泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-arimarima
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客信息, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 历史数据, 预测模型
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的相关信息，记录了乘客的个人属性、船舱等级、票价以及是否幸存等数据，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：数据主要涵盖了泰坦尼克号上的乘客，包括来自不同国家和地区的乘客。
数据维度：包括乘客ID（PassengerId）、船舱等级（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹/配偶数量（SibSp）、父母/子女数量（Parch）、船票编号（Ticket）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是经典的数据挖掘竞赛项目。
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、社会学研究和生存预测模型构建等研究。
行业应用：为保险行业、灾难救援等领域提供数据支持，用于风险评估和资源分配。
决策支持：支持灾难应对策略的制定和改进，以及乘客安全措施的优化。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的案例，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乘客生存的关键因素，构建预测模型，以及评估不同因素对生存概率的影响，例如年龄、性别、社会阶层等。
