泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-deepakkarkisf
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客信息, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 历史数据, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息及最终的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了泰坦尼克号沉船事件发生时的乘客信息，可视为静态历史数据。
地理范围：数据覆盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及英国及欧洲其他地区。
数据维度：数据集包括乘客的“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否生存，0代表未生存，1代表生存）、“Pclass”（船舱等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶人数）、“Parch”（父母/子女人数）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（船票价格）、“Cabin”（客舱号码）、“Embarked”（登船港口）等多个字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件模板），便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle，是公开的竞赛数据集，已进行初步的数据整理和清洗。
该数据集适合用于生存预测、数据探索性分析和机器学习模型构建。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于灾难事件、社会学、历史学等领域的研究，如探讨不同乘客特征与生存概率之间的关系。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于分析和预测灾难事件中的生存风险。
决策支持：支持在灾难应对、救援策略制定方面的决策，帮助优化资源分配和救援方案。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解数据预处理、特征工程、模型训练和评估等流程。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并构建预测模型，帮助用户预测未知乘客的生存概率，并深入理解灾难事件中的人员生存规律。
