泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-deijia
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, 预测模型, 数据清洗
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客相关数据，记录了乘客的个人信息以及在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据为1912年泰坦尼克号沉船事件发生时的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为不同国籍的乘客。
数据维度：数据集包括“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/配偶同船数量），“Parch”（父母/子女同船数量），“Ticket”（船票号码），“Fare”（票价），“Cabin”（客舱号码），“Embarked”（登船港口）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（提交文件）三个文件，便于数据分析和模型构建。数据已进行了初步的整理，但可能需要进一步的缺失值处理和特征工程。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及构建预测模型。
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、社会学研究和灾难事件中的生存因素研究，例如分析不同社会阶层、性别、年龄等因素对生存率的影响。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于评估风险因素和预测生存概率。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，帮助了解哪些群体更容易受到灾难影响，从而优化救援资源分配。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训数据，帮助学生熟悉数据预处理、特征工程、模型构建和评估的全过程。
此数据集特别适合用于构建预测模型，预测乘客在泰坦尼克号海难中的生存概率，从而探索和理解影响生存的关键因素。
