泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-anjanthapa
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 泰坦尼克号, 乘客数据, 数据预测, 生存预测, 机器学习, 数据清洗, 历史事件
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，记录了乘客的个人信息及其在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年4月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乘客，主要来自欧洲和北美地区。
数据维度：数据集包括乘客的ID、是否幸存（Survived）、乘客等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶数量（SibSp）、父母子女数量（Parch）、船票信息（Ticket）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）以及登船港口（Embarked）等。
数据格式：提供CSV格式数据文件，包含train.csv (训练集), test.csv (测试集) 和 gender_submission.csv (提交文件)。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据经过整理和清洗，适合用于预测建模和分析。
该数据集适合用于生存分析、数据预测、机器学习模型训练和评估。
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、社会学研究以及生存预测模型研究，例如探讨不同因素对生存概率的影响。
行业应用：可用于保险行业风险评估、灾难事件中的人员疏散策略制定等。
决策支持：支持在紧急情况下的人员风险评估和资源分配决策，例如在类似灾难中优先救援高风险人群。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训案例，帮助学生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，帮助用户预测乘客的生存概率，并理解不同因素对生存结果的影响。
