泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-ahmedghonem01
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, 历史数据, 分类模型
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了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：数据对应1912年泰坦尼克号沉船事件。
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：数据集包含多个维度，如乘客ID（PassengerId）、是否幸存（Survived，仅在训练集中）、乘客等级（Pclass）、姓名（Name）、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）、船票价格（Fare）、船舱号（Cabin）以及登船港口（Embarked）。
数据格式：数据以CSV格式提供，分为train.csv（训练集）和test.csv（测试集），便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，数据已进行初步处理，但可能包含缺失值，需要进一步的数据清洗和预处理。
该数据集适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，以及构建预测乘客生存的机器学习模型。
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、社会学研究和数据科学领域的学术研究，例如分析不同乘客群体的生存差异。
行业应用：可以为保险行业、海事安全领域提供数据支持，用于风险评估和安全策略制定。
决策支持：支持对灾难事件的分析，有助于提升未来类似事件的应急响应能力。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、数据挖掘等课程的经典案例，帮助学生和研究人员掌握数据处理和建模技能。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，并构建预测模型，从而帮助用户理解和预测类似灾难事件中的生存概率。
