泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-falloufall21
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, 统计分析, 历史数据
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号沉船事件的乘客信息，记录了乘客的个人特征及其最终的生存状态。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如乘客ID（PassengerId）、是否幸存（Survived）、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）、船票信息（Ticket）、票价（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源于Kaggle等数据科学平台，通常经过清洗和整理，便于分析。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并构建预测模型。
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：适用于社会学、历史学和数据科学交叉领域的学术研究，例如分析不同社会阶层、性别和年龄段乘客的生存概率差异。
行业应用：为保险行业、航运业提供数据参考，用于风险评估和安全策略制定。
决策支持：支持在灾难事件中进行风险预测和资源分配决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和统计学课程的辅助材料，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，例如年龄、性别、社会阶层等，并构建预测模型以提高对灾难事件的理解和应对能力。
