泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-brianabayo
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，机器学习，数据分析，灾难事件，人口统计，二元分类
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人属性和生存情况，主要用于预测乘客的生存概率。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件发生时的数据。
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：数据集包含乘客的身份信息（PassengerId）、社会阶级（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹/配偶同船人数（SibSp）、父母/子女同船人数（Parch）、船票号码（Ticket）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等多个字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和机器学习模型的构建。数据包括train.csv和test.csv两个文件，分别包含训练集和测试集数据，以及一个gender_submission.csv文件，用于提交预测结果。
来源信息：数据来源于Kaggle等数据科学竞赛平台，是公开的、已清洗过的数据集，适合进行数据分析和建模。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及构建预测模型。
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：适用于历史事件、社会学、人口统计学等领域的研究，例如分析不同社会阶级、年龄、性别等因素对生存率的影响。
行业应用：可用于灾难事件的风险评估、应急响应策略制定，以及保险行业的风险定价模型构建。
决策支持：支持基于乘客属性的生存概率预测，辅助决策者制定更有效的救援策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训案例，帮助学生和研究人员理解数据分析流程和模型构建方法。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，构建预测模型，并评估不同因素对生存概率的贡献，从而提升预测准确性，并为灾难应对提供数据支持。
