泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-mahmalsami
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 灾难事件, 历史数据, 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，记录了乘客的个人特征以及最终的生存情况，是进行生存预测分析的经典数据集。主要特征如下：
时间跨度：数据对应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，涉及大西洋海域。
数据维度：数据集包括乘客的唯一标识符（PassengerId）、乘客等级（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、同伴数量（SibSp和Parch）、船票信息（Ticket和Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等字段。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle竞赛，是数据科学领域常用的入门数据集。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并构建预测模型。
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：适用于探索灾难事件中生存概率影响因素的学术研究，例如社会经济地位、性别、年龄等因素与生存率的关系。
行业应用：可用于保险行业，进行风险评估和客户画像分析；也可用于历史事件分析和模拟。
决策支持：支持在灾难发生时的应急响应策略制定，以及相关政策的制定。
教育和培训：作为数据科学、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预测模型构建。
此数据集特别适合用于研究乘客特征与生存概率之间的关系，构建预测模型，并探索在灾难发生时如何提高生存率。
