泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-ahmaddawoodsahi
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 灾难事件, 数据集, 机器学习, 乘客信息, 数据分析, 分类
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，包括乘客的个人属性和是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客ID、生存情况（0代表未生还，1代表生还）、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、票价、船舱号、登船港口等多个维度。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和建模。数据已进行初步整理，方便直接用于分析。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛平台，原始数据经过清洗和整理，适合用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于生存预测、数据探索和机器学习模型的构建。
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、数据科学等领域的学术研究，如分析不同乘客群体在灾难中的生存概率差异、探索影响生存的关键因素等。
行业应用：可以为保险行业、灾难救援等领域提供数据支持，例如评估风险、优化救援策略等。
决策支持：支持基于乘客特征的生存预测模型构建，为相关决策提供数据支撑。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解数据分析流程、掌握分类算法。
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，从而提升对灾难事件的理解，并为相关决策提供数据支持。
