泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-tasneimahmed
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客数据, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 历史数据, 人口统计
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。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年4月，泰坦尼克号沉没事件发生时。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客ID、乘客等级（Pclass）、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）、票价（Fare）、客舱号码（Cabin）、登船港口（Embarked）等多个字段。
数据格式：提供CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于kaggle竞赛平台，为公开数据集，已进行初步的数据整理和清洗。
该数据集适合用于生存预测、人口统计分析以及探索影响生存的关键因素。
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：适用于探讨灾难事件中的生存规律，以及社会经济因素对生存概率的影响等研究。
行业应用：可以用于构建乘客生存预测模型，为灾难应对、风险评估等领域提供数据支持。
决策支持：支持保险公司、政府机构等进行风险评估和应急预案制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的案例，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影响乘客生存的关键因素，例如年龄、性别、船票等级等，从而帮助用户构建预测模型，提升预测精度。
