泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-diddyholly
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 灾难事件, 乘客信息, 机器学习, 数据挖掘, 预测模型, 历史事件, 人口统计
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和生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否幸存，0代表未幸存，1代表幸存）、“Pclass”（乘客等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（堂兄弟/妹个数）、“Parch”（父母与小孩的个数）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（票价）、“Cabin”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）等字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交样本）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平台，是用于机器学习预测的公开数据集。
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：适用于历史事件分析、社会学研究和生存概率预测等学术研究。
行业应用：为数据科学和机器学习领域提供实训素材，尤其适用于模型构建、特征工程和预测分析等应用。
决策支持：支持灾难事件中的风险评估和生存概率预测，为相关决策提供数据支持。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析流程。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，帮助用户构建预测模型，并理解在灾难事件中影响生存的关键因素。
