泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-ahmedessammukhtar
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, 历史事件, 灾难事件, 乘客特征
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，并提供了乘客的生存状态。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉没事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的所有乘客，主要涉及英国、欧洲及北美地区的人员。
数据维度：数据集包含乘客的身份信息、客舱等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹/配偶数量、父母/子女数量、船票信息、票价、客舱号以及登船港口等。其中，titanic_train.csv文件还包含一个“Survived”字段，用于指示乘客是否幸存。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含两个文件：titanic_train.csv（训练集）和titanic_test.csv（测试集），便于数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于Kaggle平台，是数据科学竞赛的常用数据集，原始数据经过整理和清洗，适合用于教学和实践。
该数据集适合用于生存预测、数据分析、机器学习模型构建和特征工程等领域。
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：适用于历史事件分析、社会学研究，以及关于生存概率影响因素的学术研究。
行业应用：为保险行业、旅游行业提供数据参考，用于风险评估和客户画像。
决策支持：支持决策者在灾难应对、风险管理等方面的决策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训数据，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概率之间的关系，构建预测模型，并分析不同因素对生存结果的影响，例如年龄、性别、客舱等级等。
