泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-ahmedze1n
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客数据, 数据分析, 机器学习, 生存分析, 历史事件, 灾难
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是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年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，主要涉及英国、欧洲及北美地区。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID（PassengerId）、是否幸存（Survived）、乘客等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶数量（SibSp）、父母子女数量（Parch）、船票号码（Ticket）、船票价格（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等信息。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已被广泛应用于机器学习和数据分析的实践与教学。
该数据集适合用于生存预测、数据探索、特征工程和模型构建等任务。
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：适用于探讨影响生存的关键因素的学术研究，如年龄、性别、社会阶层与生存概率的关系。
行业应用：可以应用于保险行业，用于风险评估和预测，以及灾难事件的幸存者分析。
决策支持：支持在灾难救援和乘客安全领域，为决策者提供数据支持，以制定更有效的安全策略。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、统计学等课程的实训素材，帮助学生理解数据处理流程与建模方法。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，构建预测模型，并深入理解历史事件中的人群生存规律，帮助用户提升对数据的理解和应用能力。
