泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-thobani
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, 生存分析, 灾难事件, 历史事件
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，旨在用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉没事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为来自不同国家和地区的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，例如乘客ID（PassengerId）、是否幸存（Survived）、乘客等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶人数（SibSp）、父母子女数量（Parch）、船票号码（Ticket）、船票价格（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等。
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（提交文件模板）。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，原始数据经过整理和清洗，可直接用于数据分析和建模。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的因素，以及建立预测模型。
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：适用于历史事件分析、生存分析、社会学研究等领域，例如研究不同社会阶层、年龄段、性别等因素对生存率的影响。
行业应用：为数据科学和机器学习领域提供实践案例，例如用于构建和评估分类模型，预测乘客的生存概率。
决策支持：用于模拟和分析灾难事件中的生存策略，为相关领域的应急管理和救援行动提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的教学案例，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乘客特征与生存概率之间的关系，帮助用户构建预测模型，例如基于乘客特征预测其是否幸存。
