泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-siddhartghatuary
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, 预测模型, 历史数据
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的详细信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了泰坦尼克号沉船事件发生时的乘客信息，时间为1912年。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，涉及不同国籍和出发地。
数据维度：数据集包括乘客的唯一标识符（PassengerId）、船舱等级（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）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等信息。
数据格式：CSV格式，包含三个文件：test.csv、train.csv和gender_submission.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle竞赛，旨在为机器学习爱好者提供实战数据集。
该数据集适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，以及构建预测模型。
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：适用于历史事件分析、社会学研究、以及机器学习算法的对比与优化。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据参考，用于分析灾难事件中的风险因素。
决策支持：支持对灾难事件中的生存因素进行分析，为未来类似事件的应急预案提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型构建和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，并评估不同因素对生存概率的影响，以提升对灾难事件的理解和预测能力。
