泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-jammycake
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, 预测模型, 数据挖掘, 灾难事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征与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，主要涉及英国、欧洲及北美地区。
数据维度：数据集包括乘客的乘客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）、父母子女数量（Parch）、船票号码（Ticket）、船票价格（Fare）、客舱号码（Cabin）和登船港口（Embarked）等多个维度。
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（提交格式示例）。数据已进行初步清洗，缺失值以特定方式处理。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是参与泰坦尼克号生存预测竞赛的官方数据集。
该数据集适合用于生存分析、预测建模、机器学习等任务。
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，例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、风险评估部门提供数据支持，用于分析灾难事件中的生存模式。
决策支持：支持灾难应对策略的制定和风险管理措施的优化。
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、特征工程和模型构建的流程。
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，构建预测模型，并评估不同因素对生存结果的影响，从而实现对灾难事件的更深入理解。
