泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-wonbinlee
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 泰坦尼克号, 乘客数据, 机器学习, 数据挖掘, 预测模型, 生物统计, 历史事件
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征及其在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据来源于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，主要涉及英国和欧洲地区。
数据维度：数据集包含乘客的个人信息，如乘客ID（PassengerId）、生存状态（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）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件）。
来源信息：数据集来源于Kaggle等数据科学竞赛平台，通常是公开的、经过整理的数据集，用于教学和模型训练。
该数据集适合用于生存分析、分类预测和特征工程等任务。
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：适用于探索影响生存的关键因素的学术研究，如年龄、性别、社会阶层与生存概率之间的关系。
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生命周期分析，也可以用于历史事件研究。
决策支持：支持灾难应急管理部门的决策制定，帮助优化救援策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训数据，帮助学生掌握数据清洗、特征选择和模型构建技能。
此数据集特别适合用于探索乘客的生存规律，并构建预测模型，帮助用户理解影响生存的关键因素。
