泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-poojasharma1301
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, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 统计分析, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle公开的泰坦尼克号乘客数据，记录了泰坦尼克号沉船事件中乘客的个人信息及其生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉船事件前后。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，主要涉及大西洋航线。
数据维度：包括乘客ID（PassengerId）、是否生存（Survived）、乘客等级（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）、船票号码（Ticket）、船票价格（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）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（提交文件）三个文件，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle，已进行一定程度的清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测、数据探索和机器学习建模。
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、生存概率预测等学术研究，例如分析不同因素对生存率的影响。
行业应用：为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于建立灾难事件的风险评估模型。
决策支持：支持灾难应对策略的制定和改进，帮助优化救援资源分配。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，构建预测模型，并评估不同因素对生存概率的影响，例如性别、年龄、舱位等级等。
