泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-edwincheteni
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客数据, 数据挖掘, 机器学习, 生物统计, 数据分析, 灾难事件
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海难中的生存情况，主要用于预测乘客的生存概率。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年泰坦尼克号沉没事件发生时。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，主要为英国出发的乘客。
数据维度：数据集包括乘客ID（PassengerId）、是否幸存（Survived）、乘客等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶人数（SibSp）、父母子女数（Parch）、船票号码（Ticket）、船票价格（Fare）、客舱号（Cabin）、登船港口（Embarked）等字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交格式示例）三个文件，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于Kaggle，用于机器学习竞赛，已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，以及进行生存预测模型的构建。
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：适用于社会学、历史学等领域的研究，分析泰坦尼克号乘客的生存影响因素。
行业应用：为保险行业提供风险评估数据，或为灾难管理提供数据分析基础。
决策支持：支持海难应急预案的制定，以及灾难发生时的人员疏散策略优化。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训案例，帮助学生掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索不同乘客特征（如年龄、性别、舱位等级等）对生存概率的影响，并构建预测模型，提高预测精度。
