泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-tejpratapds
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, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 生存分析, 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以及最终的生存情况。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前后。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的身份标识（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）、船票信息（Ticket）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等多个维度。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件，便于进行数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于Kaggle上的泰坦尼克号生存预测竞赛，数据已进行清洗和标准化。
该数据集适合用于生存预测、数据探索性分析和机器学习模型的构建与评估。
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、社会学等领域的研究，例如分析不同因素对生存概率的影响、探索乘客特征与生存之间的关系等。
行业应用：可以为保险行业、风险评估等领域提供数据支持，例如评估不同人群在灾难中的风险系数。
决策支持：支持在灾难应对、救援策略等方面提供数据支持，帮助优化救援方案。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和统计学课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程和建模方法。
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，并深入理解灾难事件中不同社会群体的生存差异，帮助用户实现对灾难事件的深入理解和预测。
