泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-tsutomuyamamoto
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 灾难事件, 文本数据, 统计分析
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人属性以及是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包含乘客的多种属性，如“PassengerId”（乘客ID）、“Pclass”（乘客等级）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶同船人数）、“Parch”（父母/子女同船人数）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（船票价格）、“Cabin”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）。
数据格式：提供CSV格式数据，包括train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle等公开数据集，用于机器学习和数据分析任务。
该数据集适合用于生存预测、特征工程和探索性数据分析。
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：适用于探讨影响乘客生存的关键因素，如社会经济地位、年龄、性别等。
行业应用：可以用于构建预测模型，模拟灾难事件中的人员生存概率，辅助救援决策。
决策支持：支持风险评估和应急管理策略的制定，提升灾难应对能力。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生理解数据处理、特征选择和模型构建流程。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，帮助用户构建预测模型，优化灾难应对策略。
