泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-asifnazeer018
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 乘客信息, 数据预测, 泰坦尼克号, 机器学习, 数据集, 灾难事件, 分类模型
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在沉船事件中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年4月15日泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖泰坦尼克号上的乘客，主要为英国及欧洲乘客。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如乘客编号(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)、船票编号(Ticket)、票价(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(提交格式)三个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据经过整理和清洗，可以用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于生存预测、数据探索性分析和分类模型建立。
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、数据科学等领域的研究，如探讨乘客生存率与各种因素的关系。
行业应用：可以应用于保险行业，用于风险评估；在灾难管理中，可以用于分析影响生存的关键因素。
决策支持：支持在危机管理中，根据已知信息预测人员生存几率，优化救援策略。
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和模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，帮助用户构建预测模型，提升对灾难事件的理解和应对能力。
