泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-goldian
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客信息, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 数据集, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号沉船事件的乘客信息，记录了乘客的个人特征及其最终的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及英国、欧洲及北美地区。
数据维度：数据集包括乘客ID、乘客等级（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶数量（SibSp）、父母子女数量（Parch）、船票号码（Ticket）、票价（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等字段。
数据格式：CSV格式，包括train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行清洗和预处理。
该数据集适合用于生存预测、乘客特征分析和机器学习建模。
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，如探讨乘客生存与个人特征的关系、分析不同社会阶层乘客的生存率差异等。
行业应用：为保险行业、风险评估等领域提供数据支持，尤其在灾难事件的风险预测和应急响应方面。
决策支持：支持历史事件的分析和预测，帮助理解影响生存的关键因素。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据处理、特征工程和模型构建等技能。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，如年龄、性别、社会阶层等，帮助用户构建生存预测模型，提高预测准确性。
