泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-ahmedgehadorabi
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, 数据挖掘, 机器学习, 生物统计, 灾难分析, 数据分析
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，包括乘客的个体属性以及最终的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，这些乘客来自不同国家和地区。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如乘客ID（PassengerId）、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）、船票号码（Ticket）、船票价格（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）。
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（提交文件示例）三个文件，便于数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源于Kaggle平台公开的泰坦尼克号乘客数据，已进行基本的清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测、数据挖掘以及机器学习算法的实践和研究。
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：适用于社会学、历史学、生物统计学等领域的研究，如探索影响生存的关键因素、分析不同群体在灾难中的生存差异等。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于构建预测模型，评估风险等级。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，帮助优化救援方案和资源分配。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员实践数据分析、特征工程、模型构建等技能。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，提升预测准确性，并深入理解灾难事件中的生存规律。
