泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-anitaprimawati
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 泰坦尼克号, 乘客数据, 预测模型, 机器学习, 数据挖掘, 历史事件, 灾难分析
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是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为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，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的身份信息（PassengerId）、生存情况（Survived）、社会经济地位（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、家庭成员数量（SibSp, Parch）、船票信息（Ticket）、船票价格（Fare）、舱位（Cabin）以及登船港口（Embarked）等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件）三个文件，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，已进行数据清洗和预处理，适用于建模分析。
该数据集适合用于生存预测、数据探索、特征工程和机器学习模型的训练与评估。
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：适用于社会学、历史学与数据科学交叉领域的学术研究，如灾难事件中的生存概率分析、社会阶层对生存的影响研究等。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据参考，帮助建立风险预测模型。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，例如在紧急情况下优先救援特定人群。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解数据分析流程、掌握模型构建与评估方法。
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，并验证不同特征对生存概率的影响，帮助用户理解灾难事件中复杂的社会现象。
