泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-mohammedbasheer4
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客信息, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 数据预处理, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征及其最终的生存状况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年4月15日泰坦尼克号沉没事件的相关信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及英国至美国的航线。
数据维度：数据集包括乘客的多种属性，如“PassengerId”（乘客ID）、“Pclass”（乘客等级）、“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）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含testcsv和traincsv两个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle等数据科学平台，是经典的机器学习入门数据集，已被广泛用于教学和研究。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并构建预测模型。
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，以及探索影响生存的关键因素的学术研究。
行业应用：可用于保险行业，用于风险评估和客户画像分析。
决策支持：为灾难应对策略提供数据支持，例如优化疏散方案。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、统计学等课程的教学案例，帮助学生理解数据分析流程和建模方法。
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。
