泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-abdelrahmanmohamed26
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, 灾难事件, 人口统计, 生存分析
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息以及是否在海难中幸存。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：数据覆盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为当时的欧洲和北美乘客。
数据维度：包括乘客的ID、是否幸存（Survived）、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）等信息。
数据格式：CSV格式，分别提供train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交格式文件），便于数据处理和模型构建。数据已进行基本的数据清洗和预处理，但可能需要进一步处理缺失值等。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及构建预测模型。
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：适用于历史事件分析、社会学研究，以及探索影响生存率的因素，如年龄、性别、社会阶层等。
行业应用：为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于分析灾难事件中的风险因素。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，帮助优化救援资源分配。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训素材，帮助学生理解数据建模流程和评估模型性能。
此数据集特别适合用于构建预测模型，预测乘客的生存概率，并探究影响生存的关键因素，例如性别、年龄、社会阶层等。
