泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-arifinrafi
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, 生物统计, 灾难事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否生还，0代表未生还，1代表生还）、“Pclass”（乘客等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶的数量）、“Parch”（父母/子女的数量）、“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：提供CSV格式文件，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件）。数据已进行初步整理，便于直接进行分析。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是经典的数据科学案例之一。该数据集旨在帮助用户进行生存预测模型的构建。
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、生物统计学等领域的研究，可以用于分析影响乘客生存的关键因素。
行业应用：为数据科学和机器学习领域的从业者提供实践案例，用于模型训练、评估和优化。
决策支持：可以用于模拟灾难事件中不同人群的生存概率，辅助制定应急预案。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响泰坦尼克号乘客生存的因素，并通过构建预测模型来提升预测精度，理解数据分析在历史事件中的作用。
