泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-arshiyakishore
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, 预测模型, 灾难事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了泰坦尼克号乘客的个人信息和生存情况，旨在用于预测乘客在海难中的生存概率。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）、“Survived”（是否幸存，0代表未幸存，1代表幸存）、“Pclass”（乘客等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶数量）、“Parch”（父母/子女数量）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（票价）、“Cabin”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）等字段。
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（提交示例）三个文件，方便进行数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是泰坦尼克号生存预测竞赛的数据集，已进行初步的整理。
该数据集适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，以及构建预测模型。
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：适用于探索历史事件、社会学、统计学等领域的学术研究，如分析不同乘客群体在灾难中的生存差异。
行业应用：可以为数据分析、机器学习等领域提供实践案例，特别是在生存预测、风险评估等方面。
决策支持：支持保险公司、救援机构等进行风险评估和资源分配策略的制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型训练与评估等技能。
此数据集特别适合用于构建生存预测模型，探索乘客特征与生存概率之间的关系，帮助用户实现对灾难事件中生存概率的预测和分析。
