泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-henoksolomondirirsa
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存分析, 乘客信息, 预测模型, 机器学习, 数据挖掘, 灾难事件, 数据集
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其在沉船事件中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据来源于1912年发生的泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，包括来自不同国家和地区的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的身份信息（PassengerId），生存情况（Survived，0代表未获救，1代表获救），乘客等级（Pclass），姓名（Name），性别（Sex），年龄（Age），兄弟姐妹配偶数量（SibSp），父母子女数量（Parch），船票信息（Ticket），票价（Fare），船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集），test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件示例）。
来源信息：数据来源于Kaggle平台上的泰坦尼克号生存预测竞赛，已进行基本的预处理和清洗。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和机器学习建模。
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：适用于社会学、历史学和数据科学交叉领域的学术研究，如分析影响生存的关键因素、探讨不同社会阶层乘客的生存差异等。
行业应用：为保险行业提供数据支持，用于风险评估和生存概率预测。
决策支持：支持灾难事件中的应急响应策略制定，以及对类似事件的风险管理提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和数据分析课程的实训材料，帮助学生理解数据处理流程、特征工程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，并评估不同因素对生存概率的影响，从而实现对灾难事件的更深入理解和预测。
