泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-markabaahmed
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, 灾难事件, 历史数据, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号沉船事件的乘客信息，旨在用于预测乘客的生存情况。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：数据集包含多项乘客属性，如乘客ID（PassengerId）、是否幸存（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）、票价（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）。
数据格式：主要为CSV格式，包括train.csv、test.csv、titanic.csv和submission.csv四个文件，其中train.csv和test.csv用于训练和测试预测模型，titanic.csv可能包含原始数据或中间处理结果，submission.csv为提交结果的模板。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle竞赛，已进行数据清洗和预处理，便于模型训练。
该数据集适合用于生存预测、数据探索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：适用于历史事件分析、生存预测模型的构建、以及社会学领域的分析研究，如探索不同乘客特征与生存概率之间的关系。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据参考，帮助分析不同人群的生存风险。
决策支持：支持灾难应对策略的制定、乘客安全措施的优化。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生掌握数据分析、特征工程、模型训练等技能。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，并评估不同特征的重要性，从而优化生存预测的准确性。
