泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-hanasaleh
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客数据, 灾难分析, 机器学习, 数据挖掘, 历史事件, 生物特征
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台上的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息及其在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为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，主要为欧洲乘客。
数据维度：包括乘客的身份标识（PassengerId）、是否幸存（Survived）、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）、船票编号（Ticket）、船票价格（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等多个维度。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件样本）三个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据经过了清洗和整理，用于预测乘客的生存情况。
该数据集适合用于生存预测、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：适用于历史事件分析、社会学研究，例如分析不同社会阶层、性别、年龄等因素对生存概率的影响。
行业应用：为数据科学和机器学习领域提供基础案例，用于教学、模型训练和算法验证。
决策支持：可以用于模拟灾难情况下的生存预测，帮助理解影响生存的关键因素。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生掌握数据预处理、特征选择、模型构建和评估等技能。
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，例如探索性别、年龄、船舱等级等因素与生存率之间的关系，帮助用户了解和分析影响生存的关键因素。
