泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-staason
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 泰坦尼克号, 乘客数据, 机器学习, 数据挖掘, 预测模型, 生存预测, 数据分析
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。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及英国、欧洲及北美等地的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的多种属性，如乘客ID、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）、父母子女人数（Parch）、船票号码（Ticket）、票价（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交示例）。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，已进行初步的数据清洗和整理，适合直接用于建模分析。
该数据集适合用于生存分析、数据预测和机器学习模型的训练与评估。
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：适用于历史事件分析、社会学研究，以及探讨影响生存的各种因素，如性别、年龄、社会地位等。
行业应用：为数据分析和机器学习领域提供实践案例，特别是在构建预测模型、风险评估等方面。
决策支持：支持对影响生存的关键因素进行深入分析，为类似灾难的应急管理提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训案例，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型构建与评估等技能。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，帮助用户构建预测模型、提升预测准确性，并深入理解影响生存的关键因素。
