泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-divyaanbalagannadar
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 泰坦尼克号, 乘客数据, 机器学习, 预测模型, 数据挖掘, 灾难事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息及最终的生存情况，可用于构建预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为1912年4月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，主要为当时的欧美乘客。
数据维度：包括乘客的个人信息，如“PassengerId”（乘客编号）、“Pclass”（船舱等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶人数）、“Parch”（父母/子女人数）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（票价）、“Cabin”（客舱号码）、“Embarked”（登船港口），以及“Survived”（是否幸存）等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交样本），便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，已进行数据清洗和预处理。
该数据集适合用于生存分析、预测建模和机器学习任务。
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：适用于灾难事件中的生存分析、社会学研究、以及人口统计学研究。
行业应用：可为保险行业、风险评估领域提供数据支持，例如预测灾难发生时不同群体的生存概率。
决策支持：支持在灾难应急响应中，基于乘客特征进行优先级排序和资源分配。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解数据分析流程，并构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索不同乘客特征与生存概率之间的关系，帮助用户构建预测模型，并优化决策。
