泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-dysfunctionalhuman
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, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 生物统计, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息及其在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件中的乘客信息，时间跨度为该事件发生的时间。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，主要为参与该次航行的乘客。
数据维度：数据集包含“PassengerId”（乘客ID），“Survived”（是否幸存，0代表未幸存，1代表幸存），“Pclass”（船票等级），“Name”（乘客姓名），“Sex”（性别），“Age”（年龄），“SibSp”（兄弟姐妹/配偶同行的数量），“Parch”（父母/子女同行的数量），“Ticket”（船票号码），“Fare”（票价），“Cabin”（客舱号码），“Embarked”（登船港口）等字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交样例），便于数据分析和机器学习模型的构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是经典的数据科学入门数据集，经过了初步的整理和清洗。
该数据集适合用于探索生存预测、数据分析和机器学习模型构建。
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：适用于灾难事件中的生存分析、社会学研究、生物统计学研究等。
行业应用：可用于风险评估、保险行业的客户生命周期价值分析等。
决策支持：支持在灾难应对、救援策略制定等方面提供数据支持。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训案例，帮助学生理解数据分析流程和模型构建方法。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，并评估不同因素对生存概率的影响，帮助用户理解数据驱动的决策制定。
