泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-fahimshakil
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, 生存分析, 灾难事件, 数据集
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以及他们是否幸存的数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的是1912年4月15日泰坦尼克号沉没事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及英国、欧洲及北美地区。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如“PassengerId”（乘客ID），“Survived”（是否幸存，0代表未幸存，1代表幸存），“Pclass”（乘客等级），“Name”（姓名），“Sex”（性别），“Age”（年龄），“SibSp”（堂兄弟/妹个数），“Parch”（父母与子女个数），“Ticket”（船票号码），“Fare”（船票价格），“Cabin”（客舱号码），“Embarked”（登船港口）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括train.csv（训练集）, test.csv（测试集）和 gender_submission.csv（提交格式示例），方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行初步清洗和整理，适合直接用于数据分析和机器学习任务。
该数据集适合用于生存预测、数据探索性分析和机器学习模型的构建与评估。
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：适用于历史事件分析、社会学研究、生存分析等领域的学术研究，如探讨不同因素对生存概率的影响。
行业应用：可以为保险行业、灾难应对部门提供数据支持，用于风险评估和应急预案制定。
决策支持：支持数据驱动的决策制定，例如在灾难发生时，根据乘客特征预测生存概率，优化救援资源分配。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的教学案例，帮助学生和研究人员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乘客特征与生存概率之间的关系，帮助用户实现生存预测模型的构建，评估不同因素的影响，并提升预测精度。
