泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-mos3santos
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 乘客数据, 泰坦尼克号, 机器学习, 数据挖掘, 预测模型, 生存预测, 历史事件
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，旨在用于预测乘客的生存情况。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：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及跨大西洋航线。
数据维度：数据集包含乘客的个人信息和生存状态，包括乘客ID、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)、票价(Fare)、客舱号(Cabin)和登船港口(Embarked)等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交样例）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平台上的泰坦尼克号生存预测竞赛，已进行初步的数据清洗和整理。
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：适用于社会学、历史学、数据科学等领域的学术研究，例如分析不同社会阶层、年龄、性别等因素对生存率的影响。
行业应用：可以应用于保险行业，风险评估，客户画像分析等。
决策支持：支持在灾难应对、安全管理等领域的决策制定，例如评估紧急情况下的疏散策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型训练与评估等技能。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，以及构建预测模型，例如逻辑回归、决策树、支持向量机等，帮助用户理解数据分析流程，提升预测精度。
