泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-ajinkyakanade
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, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 历史数据, 分类模型
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以及是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为英国出发前往美国的人员。
数据维度：包括乘客的“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否幸存，0代表未幸存，1代表幸存）、“Pclass”（乘客等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（堂兄弟/妹个数）、“Parch”（父母与子女个数）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（船票价格）、“Cabin”（客舱号码）、“Embarked”（登船港口）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train (1).csv（训练集）、test (1).csv（测试集）和gender_submission (1).csv（提交格式）三个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，已进行基本的清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测、数据探索、特征工程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：适用于探索影响生存的因素，例如性别、年龄、船票等级等，以及进行生存概率的统计分析。
行业应用：可以用于保险行业，进行风险评估，预测特定人群在灾难中的生存概率。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，例如优化救援方案，优先救援特定群体。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的实训素材，帮助学生理解数据预处理、特征选择、模型构建和评估等流程。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，构建预测模型，帮助用户理解和预测灾难事件中的生存情况，并为灾难应对提供数据支持。
