泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-nguyenthanhnhatanh
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, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 历史数据, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号沉船事件的乘客信息，记录了乘客的个人特征与生存状态。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ID、乘客等级（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、堂兄弟/妹个数（SibSp）、父母/子女个数（Parch）、船票号码（Ticket）、船票价格（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等变量。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件，方便进行数据分析和模型构建。
来源信息：数据集来源于公开的Kaggle竞赛，由真实历史数据整理而来，已进行初步清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测、特征工程、数据可视化和机器学习建模。
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、以及灾难事件中的生存因素分析等领域。
行业应用：可用于保险行业的风险评估，以及旅游行业的安全规划。
决策支持：支持对灾难事件中人员生存几率的预测，为应急管理提供数据支持。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生理解数据处理和模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，帮助用户构建预测模型，提高预测准确性。
