泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-mahmoudsaadmohamed

数据来源：互联网公开数据

标签：生存预测, 泰坦尼克号, 机器学习, 数据分析, 乘客信息, 生存分析, 数据集, 灾难事件

数据概述：该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，以及他们是否在海难中幸存。主要特征如下：时间跨度：数据记录了1912年4月15日发生的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人信息，如乘客ID、船舱等级(Pclass)、姓名(Name)、性别(Sex)、年龄(Age)、兄弟姐妹配偶人数(SibSp)、父母子女数(Parch)、船票号码(Ticket)、票价(Fare)、船舱号(Cabin)和登船港口(Embarked)，以及乘客的生存状态(Survived，0代表未幸存，1代表幸存)。数据格式：数据以CSV格式提供，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件模板），方便数据分析和建模。来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据经过一定的整理和处理，去除了缺失值，并进行了标准化。该数据集适合用于生存预测、数据挖掘、机器学习等领域的研究和应用。

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：适用于灾难事件中生存概率预测的学术研究，如探讨不同特征对生存率的影响、构建生存预测模型等。行业应用：为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于评估不同人群在类似灾难中的生存风险。决策支持：支持灾难应急预案的制定，帮助相关部门更好地了解不同群体的生存概率。教育和培训：作为机器学习、数据分析、统计学等课程的实践素材，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，优化生存概率预测的准确性。