泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-matty100
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存分析, 乘客数据, 数据挖掘, 机器学习, 预测模型, 灾难事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，旨在用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据基于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信息。
数据维度：数据集包括乘客ID、船舱等级（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶数量（SibSp）、父母子女数量（Parch）、船票编号（Ticket）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）、登船港口（Embarked）等多个维度的数据。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含训练集（train.csv）、测试集（test.csv）和提交文件（gender_submission.csv），便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle等平台，是经典的数据挖掘和机器学习案例。
该数据集适合用于生存预测、特征工程、数据可视化等多种数据分析和建模任务。
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、数据科学等领域的研究，例如分析不同社会阶层、年龄段乘客的生存概率。
行业应用：可以用于构建预测模型，帮助理解灾难事件中的生存因素，并在风险评估和应急管理方面提供参考。
决策支持：支持在灾难应对和救援策略制定中，基于乘客特征进行优先救援决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的经典案例，用于训练学生掌握数据预处理、特征选择、模型构建和评估的技能。
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，帮助用户构建预测模型，并深入了解影响生存的关键因素。
