泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-mtajonera
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, 历史事件, 数据建模
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，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的乘客，主要涉及大西洋航线。
数据维度：包括乘客ID（PassengerId）、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）、船票价格（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等多个维度。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，基于泰坦尼克号乘客的真实记录，经过整理和清洗。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和机器学习模型的构建。
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、社会学、历史学等领域的学术研究，如分析不同因素对生存率的影响。
行业应用：为数据分析、机器学习和人工智能领域提供数据支持，尤其适用于构建预测模型，例如预测乘客的生存概率。
决策支持：支持风险评估和应急响应策略的制定，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材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析和模型构建过程。
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，并进行数据分析和可视化，以提升对灾难事件的理解和应对能力。
