泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-mominshahzad12
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客信息, 数据分析, 机器学习, 乘客特征, 历史事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle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，主要用于预测乘客的生存概率。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。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为西方乘客。
数据维度：数据集包含乘客的个人信息，如乘客ID (PassengerId)、船舱等级(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)等，以及是否幸存(Survived)的标签（仅在train.csv中）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，分为train.csv和test.csv两个文件，train.csv包含乘客的生存情况标签，test.csv用于模型预测。
来源信息：数据集来源于Kaggle竞赛，原始数据经过整理和清洗，适用于机器学习模型的训练和测试。
该数据集适合用于生存预测、数据探索、特征工程以及构建机器学习模型。
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、历史学和数据科学交叉领域的学术研究，如探索不同乘客特征对生存概率的影响，分析海难中的社会阶层差异等。
行业应用：为保险行业、旅游行业提供数据支持，例如风险评估、客户画像分析等。
决策支持：支持灾难预警与应急响应策略的制定，以及相关政策的制定和优化。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和人工智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解数据分析流程，进行模型构建和评估。
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，帮助用户建立预测模型，从而更好地理解和应对灾难。
