泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-halahassouna
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存分析, 乘客信息, 数据挖掘, 机器学习, 生存预测, 数据预处理, 灾难事件
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，主要为当时的社会阶层和国籍组成。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID（PassengerId）、船舱等级（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）、船舱号（Cabin）以及登船港口（Embarked）等信息。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，分别用于训练模型和测试预测。
来源信息：数据集来源于Kaggle公开竞赛，数据经过整理和清洗，用于预测乘客的生存情况。
该数据集适合用于生存分析、数据挖掘、机器学习等领域。
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：适用于灾难事件中的生存分析、社会学研究等，探索影响生存的关键因素。
行业应用：为保险行业提供风险评估的数据支持，或为灾难救援提供参考。
决策支持：支持对灾难发生时的应急措施和资源分配进行优化。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，如年龄、性别、社会阶层等，帮助用户构建预测模型，提升预测精度。
