泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-rokiaislam
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, 数据预处理, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自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：数据记录了泰坦尼克号沉船事件发生的时间，即1912年4月。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的各项属性，如乘客ID（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）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked），以及乘客的生存状态（未在数据中直接体现，但可用于预测）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv，test.csv和gender_submission.csv三个文件，便于数据分析和建模处理。train.csv用于训练模型，test.csv用于测试模型，gender_submission.csv提供了提交的模板。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据来自泰坦尼克号乘客名单和相关历史记录。
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、社会学研究和生存预测相关的学术研究。
行业应用：为保险行业、旅游行业提供数据参考，辅助风险评估和客户画像分析。
决策支持：支持灾难救援策略制定、乘客安全管理和风险控制。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和数据科学课程的实训案例，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，构建预测模型，并对影响生存的关键因素进行分析。
