泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-shanguan
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, 预测模型, 机器学习, 数据预处理, 灾难事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征及其在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，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）、家庭成员数量（SibSp, Parch）、船票信息（Ticket, Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等。
数据格式：提供CSV格式数据，包含train.csv（训练集，用于构建模型）、test.csv（测试集，用于评估模型）和gender_submission.csv（示例提交文件，包含预测结果）三个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是进行泰坦尼克号生存预测挑战赛的数据集。已进行基本的清洗和整理，但可能需要进一步的数据预处理。
该数据集适合用于生存预测、数据探索和机器学习模型的训练与评估。
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、社会学、历史学等领域的研究，如探讨乘客生存与各种因素之间的关系。
行业应用：可以为保险行业、风险评估等领域提供数据支持，用于分析不同人群的生存概率。
决策支持：支持在紧急情况下的资源分配和救援策略制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训材料，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型构建和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，并构建预测模型，从而帮助用户理解灾难事件中的生存模式，优化决策。
