泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-stiffcas
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 灾难事件, 历史数据, 预测模型
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的相关信息，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1912年泰坦尼克号沉船事件的相关信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包含乘客的多种属性，如乘客ID（PassengerId）、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）、船票价格（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，为经典的机器学习入门数据集。
该数据集适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，并构建预测模型。
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、社会学、历史学等领域的研究，探索影响生存的关键因素。
行业应用：可以为保险公司、风险评估机构等提供数据支持，用于评估特定人群的风险。
决策支持：支持在紧急情况下的资源分配和救援策略制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的案例，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于构建预测模型，预测乘客的生存概率，并分析不同特征对生存的影响。
