泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-ahmedwaheed113
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, 机器学习, 数据挖掘, 生存预测, 灾难事件, 数据集
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及其生存状况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为1912年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其他地区。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如“PassengerId”（乘客ID）、“Pclass”（船舱等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶数量）、“Parch”（父母/子女数量）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（票价）、“Cabin”（客舱号码）、“Embarked”（登船港口），以及“Survived”（是否生存，0代表未生存，1代表生存）等字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交样例）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，已进行数据清洗和初步处理。
该数据集适合用于生存分析、数据挖掘和机器学习等领域。
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：适用于社会学、历史学和数据科学交叉领域的学术研究，如灾难事件中的生存因素分析、社会阶层对生存率的影响研究等。
行业应用：为保险行业、风险评估领域提供数据支持，如用于预测特定人群在类似灾难中的生存概率。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，如优化救援资源分配、评估乘客疏散效率等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解数据预处理、特征工程和模型评估等流程。
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，帮助用户理解和模拟灾难事件中的生存规律。
