泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-ahmedalia0011a
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, 生物统计, 数据预处理
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在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，主要涉及英国及周边国家。
数据维度：数据集包括乘客的“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否生存，0代表未生存，1代表生存）、“Pclass”（船舱等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶数量）、“Parch”（父母/子女数量）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（船票价格）、“Cabin”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）等变量。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交示例文件）。数据已进行初步的整理，但可能需要进一步的缺失值处理和特征工程。
该数据集适合用于生存预测、数据探索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：适用于社会学、历史学和数据科学交叉领域的研究，例如探讨不同社会阶层、年龄、性别等因素对生存率的影响。
行业应用：为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于构建生存预测模型，评估灾难事件的风险。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，例如优化救援资源分配、预测高危人群。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的教学案例，帮助学生理解数据分析流程、模型构建和评估。
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，帮助用户预测乘客的生存概率，并从中学习数据分析和建模的实践经验。
