泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-abedi756
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, 人口统计, 灾难事件, 预测模型, 数据挖掘
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年泰坦尼克号海难事件的乘客信息。
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）、“Pclass”（船舱等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（堂兄弟/妹个数）、“Parch”（父母与子女个数）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（船票价格）、“Cabin”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）等字段，以及训练集中的“Survived”（是否生存）标签。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含三个文件：titanc_test .csv（测试集，用于预测）、titanc_train.csv（训练集，包含生存标签）和gender_submission.csv（样本提交文件）。数据结构清晰，便于分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据经过了整理和标注，方便进行生存预测模型的构建和评估。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和机器学习模型的构建与评估。
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：适用于社会学、人口统计学和灾难事件研究，探索影响生存的关键因素，如年龄、性别、舱位等级等。
行业应用：为保险行业、风险评估机构提供数据支持，用于评估风险、预测损失等。
决策支持：支持灾难救援和管理部门的决策制定，帮助优化疏散策略、提升救援效率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和人工智能课程的实训素材，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影响生存的关键因素，构建预测模型，并评估不同因素对生存概率的影响，帮助用户实现预测乘客生存情况的目标。
