泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-agustinorsato
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客数据, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 人口统计, 预测模型
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，用于分析和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：数据集包括乘客的个体信息，如乘客ID（PassengerId）、船舱等级（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、同行兄弟姐妹/配偶人数（SibSp）、同行父母/子女人数（Parch）、船票号码（Ticket）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件，方便进行数据处理和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle竞赛，是进行泰坦尼克号生存预测分析的经典数据集。
该数据集适合用于生存预测、数据探索、特征工程和机器学习模型训练。
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、社会学研究和灾难事件中生存因素的探究。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据参考，用于分析不同人群在灾难中的生存概率。
决策支持：支持在紧急情况下的疏散策略制定和资源分配，以及提升安全管理水平。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训案例，帮助学生理解数据分析流程和模型构建方法。
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，并评估不同因素对生存概率的影响，从而提升预测准确性。
