泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-areeshaary
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 机器学习, 数据分析, 乘客信息, 数据预处理, 灾难事件, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台上的泰坦尼克号乘客信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了泰坦尼克号沉船事件发生的时间，即1912年。
地理范围：数据来源于泰坦尼克号乘客，涵盖了不同国家和地区的乘客信息。
数据维度：数据集主要包括三部分：train.csv（训练集，包含乘客的生存信息、乘客特征等），test.csv（测试集，包含乘客特征，不含生存信息，用于模型预测），gender_submission.csv（提交文件，包含乘客ID和预测的生存结果）。关键字段包括：PassengerId（乘客ID）、Pclass（船票等级）、Name（姓名）、Sex（性别）、Age（年龄）、SibSp（兄弟姐妹或配偶数量）、Parch（父母或子女数量）、Ticket（船票号码）、Fare（票价）、Cabin（客舱号码）、Embarked（登船港口）以及训练集中的Survived（生存状态，0代表未生存，1代表生存）。
数据格式：CSV格式，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测、数据探索性分析和机器学习模型的训练与评估。
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：适用于灾难事件生存分析、社会学研究和历史事件分析，探索影响生存的关键因素。
行业应用：可以为保险行业提供数据支持，用于风险评估和客户画像分析。
决策支持：支持在灾难发生时的救援策略制定，帮助优化资源分配。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训案例，帮助学生掌握数据分析和模型构建技能。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，构建预测模型，并评估不同特征对生存概率的影响，最终实现对乘客生存情况的预测。
