泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-carlosperedo
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, 数据分析, 机器学习, 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平台的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息及其在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据对应1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涉及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：数据集包括乘客的身份标识（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）、船票信息（Ticket）、船票价格（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交格式示例）三个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行初步整理和标准化，可以直接用于数据分析和模型训练。
该数据集适合用于生存预测、数据探索、特征工程和机器学习模型构建。
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：适用于灾难事件中的生存分析、社会学研究，以及人口统计学研究，例如分析不同因素对生存率的影响。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于分析灾难事件中不同人群的风险系数。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，帮助了解哪些因素对生存至关重要，从而优化救援措施。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训材料，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探索影响生存的关键因素，构建预测模型，并评估不同建模方法的效果，从而提升对灾难事件的理解和预测能力。
