泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-abhijitkumarsingh007
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, 数据分析, 机器学习, 生存分析, 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，记录了乘客的个人特征及生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围仅限于泰坦尼克号沉没事件发生的时间，即1912年。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客ID、是否幸存（Survived）、乘客等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶人数（SibSp）、父母子女人数（Parch）、船票号码（Ticket）、票价（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等多个维度。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集，含生存信息）、test.csv（测试集，不含生存信息）和gender_submission.csv（提交格式文件）三个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，原始数据经过预处理，用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于生存预测、数据探索性分析和机器学习建模。
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：适用于社会学、历史学和统计学领域的学术研究，例如分析不同乘客群体的生存概率，探究影响生存的因素。
行业应用：为数据分析和机器学习行业提供实训数据，尤其适用于构建生存预测模型、风险评估模型等。
决策支持：支持保险行业、灾难应对部门等进行风险评估和资源分配。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、统计学等课程的实训案例，帮助学生和研究人员理解数据分析流程和建模方法。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，构建预测模型，并理解不同乘客群体的生存差异，从而提升对灾难事件的认识和应对能力。
