泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-adilhabib
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 历史事件, 数据预处理, 生存分析
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及其是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据集记录了1912年泰坦尼克号沉船事件中乘客的信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上乘客的信息，主要涉及从英国南安普顿出发，途经法国瑟堡和爱尔兰昆士敦，最终沉没于北大西洋的航行。
数据维度：数据集包括乘客的“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否幸存，0代表未幸存，1代表幸存）、“Pclass”（乘客等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（堂兄弟/妹个数）、“Parch”（父母与子女个数）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（船票价格）、“Cabin”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）等字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件）三个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据来源于泰坦尼克号乘客名单和相关历史资料，已进行数据清洗和标准化处理。
该数据集适合用于生存预测建模、数据探索性分析以及机器学习算法实践。
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、生存概率预测等学术研究，如探究不同因素对生存率的影响。
行业应用：可用于保险行业风险评估、灾难应急管理等领域，为风险预测和决策提供数据支持。
决策支持：支持决策者在灾难应对、资源分配等方面的决策制定，优化应急响应策略。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、统计学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析流程。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，建立预测模型，并评估不同模型的效果，从而提升预测准确性。
