泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-khadijefaksh
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, 灾难事件, 历史数据, 生物统计
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人信息、船舱等级、票价、以及是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据对应1912年泰坦尼克号沉船事件。
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：数据集包括多个关键字段，如乘客ID（PassengerId）、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）、船票号码（Ticket）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包括train.csv（训练集），test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交模板）。数据已进行初步整理，便于分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle等公开数据集，常用于机器学习入门和数据分析实践。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并构建预测模型。
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：适用于社会学、历史学、生物统计学等领域的研究，如分析不同社会阶层、年龄段、性别乘客的生存概率差异。
行业应用：可以为保险行业提供数据参考，用于风险评估和生存概率预测。
决策支持：支持灾难事件应对策略的制定和优化，例如评估不同救援方案的有效性。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生了解数据预处理、特征工程、模型构建等流程。
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，并进行不同群体生存概率的对比分析，帮助用户深入理解灾难事件中的社会因素。
