泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-azizullah444
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 机器学习, 数据分析, 乘客信息, 灾难事件, 历史数据, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号的数据，记录了乘客的个人信息以及是否生还的情况。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件前后。
地理范围： 数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，属于全球范围内的灾难事件。
数据维度： 数据集包括乘客ID（PassengerId）、乘客等级（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、堂兄弟/妹个数（SibSp）、父母/子女个数（Parch）、船票号码（Ticket）、船票价格（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等字段。
数据格式： 数据以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息： 数据来源于Kaggle平台，为泰坦尼克号生存预测挑战赛提供。数据集已进行初步的清洗和整理，便于直接使用。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和机器学习模型的训练与评估。
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，以及探索影响生存的关键因素等学术研究。
行业应用： 为保险行业提供风险评估参考，为灾难救援提供数据分析支持。
决策支持： 支持改进乘客安全措施，优化灾难应对策略。
教育和培训： 作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，从而构建预测模型并分析影响生存的关键因素。
