泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-vjacimovic
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, 数据挖掘, 机器学习, 灾难分析, 生物统计, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息和生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涉及泰坦尼克号乘客，涵盖不同国籍和登船地点。
数据维度：包括乘客ID（PassengerId）、是否幸存（Survived）、乘客等级（Pclass）、姓名（Name）、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）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交示例）。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据已进行初步清洗和整理。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及构建预测模型。
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：适用于灾难事件的生存分析、社会学研究，以及探索影响生存率的关键因素。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业提供数据参考，用于风险评估和客户画像分析。
决策支持：支持制定应对灾难的应急预案，优化救援资源分配。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生理解数据预处理、特征工程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索泰坦尼克号乘客的生存规律，通过构建预测模型，实现对乘客生存的准确预测。
