泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-nikhilclasher
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, 生物统计, 预测模型
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，并提供了乘客的生存状态。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件发生前后。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如“PassengerId”（乘客ID）、“Pclass”（船舱等级）、“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”（票价）、“Cabin”（客舱号码）、“Embarked”（登船港口），以及“Survived”（是否幸存）标签。
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（提交格式示例），方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于Kaggle平台，原始数据经过了整理和清洗，可以直接用于数据分析和机器学习建模。
该数据集适合用于探索影响生存的关键因素，以及构建预测乘客生存的模型。
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：适用于灾难事件分析、生物统计学、社会学等领域的研究，如探讨不同因素对生存概率的影响。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业等提供数据支持，例如风险评估和客户画像分析。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，如优化救援资源分配等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生掌握数据处理、特征工程、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因素，如年龄、性别、舱位等级等，并构建预测模型，以提升预测精度。
