泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-goalgamal
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, 历史事件, 数据预处理
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，主要用于构建预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据基于1912年4月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，主要为当时的欧美乘客。
数据维度：数据集包括乘客的“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”（兄弟姐妹/配偶数量）、“Parch”（父母/子女数量）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（船票价格）、“Cabin”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）等字段。
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（提交样本）。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是参与者进行机器学习模型构建的常用数据集，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于生存分析、数据预测和机器学习模型训练。
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、统计学研究和机器学习算法的验证。
行业应用：可用于构建风险评估模型、预测分析模型，例如预测灾难发生时的人员生存概率。
决策支持：支持在灾难应对、资源分配等方面的决策制定，例如在紧急情况下优先疏散特定人群。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解数据分析流程。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，构建预测模型并评估其性能，帮助用户理解数据分析在实际问题中的应用。
