泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-zakirbhuiyan
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：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的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）、船票号码（Ticket）、票价（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等多个维度。
数据格式：CSV格式，包含test.csv, train.csv和gender_submission.csv三个文件，便于数据处理和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle泰坦尼克号生存预测竞赛，是公开的、经过整理的数据集。
该数据集适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，以及构建预测模型。
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、以及灾难事件中生存因素的分析等。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业等提供数据参考，用于风险评估和客户画像分析。
决策支持：支持在类似灾难情境下的应急响应和救援策略制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训案例，帮助学生理解数据分析流程和建模实践。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，构建生存预测模型，并深入理解影响生存的关键因素。
