泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-abdullahxab002
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客信息, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 生存分析, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客数据，记录了乘客的个人信息及是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年4月，泰坦尼克号沉没事件发生前后。
地理范围：数据涉及的区域为大西洋，主要乘客信息来自泰坦尼克号。
数据维度：数据集包括乘客的身份标识（PassengerId）、生存情况（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）、票价（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等信息。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交格式）三个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行基本的清洗和整理，适合用于数据分析和机器学习建模。
该数据集适合用于探索生存预测、乘客特征分析和灾难事件相关研究。
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、历史学、统计学等领域的研究，如探索乘客生存与年龄、性别、社会阶层等因素的关系。
行业应用：为保险行业、风险评估机构提供数据支持，可用于构建生存预测模型。
决策支持：支持灾难应对和救援策略的制定，帮助分析哪些人群更容易在灾难中受到影响。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的教学案例，帮助学生理解数据处理、特征工程和模型评估。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，帮助用户构建预测模型，提升对灾难事件的理解和应对能力。
