泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-fatiheren
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, 预测建模, 历史事件, 数据集
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，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据对应于1912年4月15日泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据记录了泰坦尼克号上的乘客信息，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的身份信息（PassengerId）、生存状态（Survived）、社会经济地位（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）等字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv和gender_submission.csv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，用于机器学习竞赛，已进行初步处理和整理。
该数据集适合用于生存分析、预测建模和数据探索等研究。
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：适用于探索影响乘客生存的关键因素，例如年龄、性别、社会阶层等，进行生存分析和统计建模研究。
行业应用：为保险、旅游等行业提供数据支持，可以用于风险评估、客户画像分析等。
决策支持：支持相关领域的决策制定，例如优化紧急救援策略、提高乘客安全意识等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解数据预处理、特征工程和模型构建的全过程。
此数据集特别适合用于探索泰坦尼克号乘客生存的关键因素，帮助用户构建预测模型，提升预测准确性，并对历史事件进行深入分析。
