泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-kazihasib00
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, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征以及最终的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据集代表了1912年4月15日泰坦尼克号沉没事件发生时的情况。
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：数据集包括乘客的ID、船舱等级（Pclass）、姓名、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）、客舱号码（Cabin）和登船港口（Embarked）等多个维度的数据。
数据格式：CSV格式，包含test.csv、train.csv和gender_submission.csv三个文件，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛平台，旨在通过机器学习模型预测乘客的生存概率。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的因素，以及构建预测模型。
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、社会学研究以及探索影响人类生存的关键因素。
行业应用：可用于保险行业风险评估、灾难事件应急响应策略制定等。
决策支持：支持在灾难发生时，基于数据分析进行资源分配和救援策略优化。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训案例，帮助学生理解数据分析流程。
此数据集特别适合用于构建预测模型，分析不同因素对乘客生存的影响，并探索在灾难情境下优化决策的方法。
