泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-saudiqbal
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存分析, 乘客数据, 机器学习, 数据挖掘, 生存预测, 历史事件, 数据分析
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的相关信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及大西洋海域。
数据维度：包括乘客ID、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）、船票号码（Ticket）、票价（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于泰坦尼克号乘客名单，经过整理和公开，用于机器学习和数据分析。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及构建生存预测模型。
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：适用于历史事件分析、社会学研究和生存概率预测等学术研究。
行业应用：为保险行业提供风险评估模型的基础数据，为旅游行业提供安全管理参考。
决策支持：支持对影响生存的关键因素进行深入分析，从而为未来的灾难应对提供参考。
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乘客特征与生存之间的关系，并构建预测模型，例如预测乘客在给定特征下的生存概率。
