泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-gabrielagbello
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 人口统计, 历史事件, 乘客信息
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人资料及其最终的生存情况。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，属于历史事件的数据。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，主要涉及当时的航运线路，但未明确具体地理范围。
数据维度：包括乘客的“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否生存，0代表未生存，1代表生存）、“Pclass”（乘客舱位等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（同船的兄弟姐妹/配偶数量）、“Parch”（同船的父母/子女数量）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（票价）、“Cabin”（客舱号码）、“Embarked”（登船港口）等。
数据格式：主要以CSV格式提供，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）、gender_submission.csv（提交文件）和Submission file.csv（提交文件示例）。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle竞赛，旨在用于机器学习模型训练和预测。
该数据集适合用于生存预测、数据探索性分析和机器学习建模。
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、社会学、人口统计学等领域的研究，以及探索影响生存的关键因素。
行业应用：为数据科学和机器学习领域提供实训数据，用于构建和评估预测模型，如生存预测模型。
决策支持：可以用于理解灾难事件中不同人群的生存概率，为灾难应急管理提供参考。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的教学案例，帮助学生理解数据预处理、特征工程、模型构建和评估。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，并构建预测模型，从而帮助用户了解影响生存的关键因素。
