泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-kiishi
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, 数据预测, 生物统计, 灾难事件, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为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，主要涉及大西洋航线。
数据维度：包括乘客的个体信息（如姓名、性别、年龄、票价等）和生存状态（0代表未获救，1代表获救）。主要字段包括：PassengerId（乘客ID），Survived（是否生存），Pclass（船票等级），Name（姓名），Sex（性别），Age（年龄），SibSp（同船的兄弟姐妹/配偶数量），Parch（同船的父母/子女数量），Ticket（船票号码），Fare（票价），Cabin（客舱号码），Embarked（登船港口）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件示例），便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，已进行初步清洗和整理。
该数据集适合用于生存分析、分类预测和特征工程等数据建模和机器学习任务。
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：适用于生物统计学、社会学、历史学等领域的研究，如分析不同群体在灾难中的生存差异、探索影响生存的关键因素等。
行业应用：可以为保险行业、风险评估等领域提供数据支持，用于预测风险、优化风险管理模型。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，帮助分析影响生存的关键因素，从而改进救援措施。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生理解数据处理流程、构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，并评估不同因素对生存概率的影响，从而提升对灾难事件的理解和应对能力。
