泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-mi34frsa
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, 数据建模
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沉船事件中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉船事件发生前后。
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区域。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如姓名、性别、年龄、社会阶层（Pclass）、家庭成员数量（SibSp, Parch）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）以及登船港口（Embarked），并提供了乘客的生存状态（Survived）。
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（提交格式示例）。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，已进行基本的数据清洗和整理。
该数据集适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，并构建预测模型。
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、历史学和生物统计学等领域的学术研究，如探讨社会阶层、性别、年龄等因素对生存率的影响。
行业应用：可以为保险行业、灾难救援等领域提供数据支持，特别是在风险评估和应急预案制定方面。
决策支持：支持对灾难事件中影响生存的关键因素进行分析，为相关决策提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训素材，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型训练和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，并构建预测模型，帮助用户实现对生存情况的预测和分析。
