泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-cintakhairrunnisa
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, 机器学习, 数据分析, 分类模型, 人口统计, 历史事件
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，包括乘客的个人信息、船票信息以及最终的生存状况。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发生时。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及大西洋海域。
数据维度：数据集包括乘客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）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（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件模板）。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是进行泰坦尼克号乘客生存预测竞赛的官方数据集。数据已进行初步处理，缺失值以特定方式填充。
该数据集适合用于生存预测模型构建、数据分析和特征工程研究。
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：适用于探索影响乘客生存的因素，以及对历史事件进行数据分析。
行业应用：为保险行业和风险评估领域提供数据支持，用于分析特定人群的风险因素。
决策支持：支持历史事件分析、社会学研究，以及相关领域的决策制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训材料，帮助学生理解数据预处理、特征工程和模型构建流程。
此数据集特别适合用于构建预测模型，例如逻辑回归、支持向量机、随机森林等，以预测乘客在海难中的生存概率，从而探索影响生存的关键因素。
