泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-hunhthanhtn
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, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 历史事件, 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以及在沉船事件中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据主要涉及泰坦尼克号上的乘客，包括不同国籍和地区的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID、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）、票价（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等字段。
数据格式：数据集提供三种CSV格式文件，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交格式示例），方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据集来源于Kaggle竞赛，数据已进行初步整理和清洗。
该数据集适合用于生存预测、数据探索性分析和机器学习模型的构建与评估。
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、社会学、数据科学等领域的学术研究，如探讨不同因素对生存率的影响、分析乘客特征与生存之间的关系等。
行业应用：为数据分析行业提供案例，用于模型训练、算法验证和数据可视化展示，例如在保险行业中进行风险评估。
决策支持：支持决策者在灾难应对、风险管理等方面的决策制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和人工智能课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解数据分析流程。
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，并深入理解灾难事件中的生存规律。
