泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-kl2000030364
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, 人口统计学, 灾难事件
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛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：数据记录时间为1912年泰坦尼克号沉没事件发生前后。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，主要涉及英国和北大西洋海域。
数据维度：数据集包括乘客的身份标识（PassengerId）、生存情况（Survived，0代表未生存，1代表生存）、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）等信息。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交格式样例）三个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据经过整理，用于预测乘客的生存概率。
该数据集适合用于生存分析、分类预测等机器学习任务。
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：适用于灾难事件中的生存分析、社会学研究和人口统计学研究，如分析不同因素对生存率的影响。
行业应用：为保险行业、风险评估领域提供数据支持，如预测特定人群在灾难中的生存概率。
决策支持：支持在灾难应对、救援策略制定方面的决策，帮助优化资源分配。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生理解数据预处理、特征工程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，建立预测模型，并评估不同因素对生存概率的影响，从而帮助用户实现预测乘客生存率、优化救援策略等目标。
