泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-piyush1234ggfuvi
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, 灾难事件, 生存分析, 预测模型
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人属性及其在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据对应1912年4月15日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，主要涉及英国及欧洲地区。
数据维度：数据集包括乘客的身份标识(PassengerId)、是否幸存(Survived)、船舱等级(Pclass)、姓名(Name)、性别(Sex)、年龄(Age)、兄弟姐妹/配偶同行人数(SibSp)、父母/子女同行人数(Parch)、船票号码(Ticket)、票价(Fare)、客舱号码(Cabin)和登船港口(Embarked)等多个维度。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交格式文件）三个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是经典的数据科学入门案例，原始数据经过了Kaggle社区的处理和整理。
该数据集适合用于生存预测分析、数据探索和机器学习模型构建。
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：适用于灾难事件中的生存因素分析，社会学和历史学研究，以及人口统计学研究。
行业应用：为保险行业提供风险评估的数据支持，帮助分析影响生存概率的因素。
决策支持：支持在紧急情况下预测人员生存概率的模型构建，辅助制定救援策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的经典案例，帮助学生和研究人员理解数据分析和模型构建流程。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，如性别、年龄、船舱等级等，并建立预测模型，帮助用户预测乘客的生存概率，从而提升对历史事件的理解和对未来风险的预判。
