泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-maoriqiang
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, 数据分析, 预测模型, 灾难事件, 数据集
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、船舱信息以及是否在海难中幸存等信息，主要用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了泰坦尼克号沉船事件发生的时间，即1912年。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及大西洋海域。
数据维度：数据集包含多个字段，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）和“Embarked”（登船港口）。其中，train.csv文件包含“Survived”（是否幸存）标签，用于训练模型；test.csv文件用于预测乘客的生存情况；gender_submission.csv文件提供了提交格式。
数据格式：主要为CSV格式，包含train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件，以及一个用于解释数据集中各列含义的png图片文件，便于数据读取和分析。数据已进行初步的清洗和整理，但可能存在缺失值，需要进一步处理。
该数据集适合用于探索性数据分析、特征工程、数据可视化和构建预测模型。
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：适用于社会学、历史学和数据科学交叉领域的学术研究，如探讨乘客特征与生存概率之间的关系，分析不同社会阶层在灾难中的表现等。
行业应用：为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于分析灾难事件中的生存风险因素，提升风险管理能力。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，帮助相关部门更好地理解灾难发生时的生存规律，优化救援措施。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训素材，用于学生进行数据分析、模型构建和预测任务的实践。
此数据集特别适合用于探索乘客特征对生存率的影响，构建生存预测模型，帮助用户理解影响生存的关键因素，并提升预测的准确性。
