泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-negarsaedi
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 泰坦尼克号, 乘客数据, 预测模型, 数据挖掘, 机器学习, 数据集, 灾难事件
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，以及他们是否在海难中幸存。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信息，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括多个维度，如乘客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）、船舱号（Cabin）、登船港口（Embarked）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件）三个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，数据经过整理和清洗，适合用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于生存分析、数据预测和机器学习模型的构建。
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：适用于历史事件分析、生存分析、社会学研究等领域的学术研究，例如探索不同特征对生存率的影响。
行业应用：可以为保险行业、风险评估等提供数据支持，例如预测特定人群在灾难中的生存概率。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，例如在紧急情况下优先疏散特定人群。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析和模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并构建预测模型，帮助用户理解和预测在类似灾难中的生存情况。
