泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-bayramyilmaztr
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, 数据预处理, 历史事件
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发生时乘客的数据。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及英国、欧洲及北美地区。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如乘客ID、社会阶级（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）、客舱号（Cabin）以及登船港口（Embarked）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件，方便数据分析和建模。
来源信息：数据通常来源于Kaggle等数据科学竞赛平台，基于公开的泰坦尼克号乘客名单及相关信息整理而成。
该数据集适合用于生存预测、数据探索、特征工程和模型构建等机器学习任务。
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：适用于探索影响乘客生存的关键因素，如社会阶级、性别、年龄等，并进行生存概率的统计分析。
行业应用：可用于灾难事件中的风险评估和应急响应策略制定，以及历史事件的复盘与分析。
决策支持：支持在类似灾难场景下，对人员疏散策略、资源分配等方面的决策提供数据支撑。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实践案例，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构建预测模型，揭示在特定灾难事件中影响生存的关键因素，并提升预测精度。
