泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-sajalshovon
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, 生物统计, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人属性与生存结果。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中乘客的信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的所有乘客。
数据维度：数据集包括乘客的身份标识（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）等多个字段。
数据格式：提供CSV格式的数据文件，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交示例）。数据已进行初步整理，但可能需要进一步的缺失值处理和特征工程。
来源信息：数据来源于Kaggle等数据科学竞赛平台，是进行机器学习和数据分析的常用数据集。该数据集通常用于预测乘客的生存概率。
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：适用于灾难事件分析、社会学研究、生物统计学研究等，研究不同人群在灾难中的生存差异。
行业应用：为保险行业、风险评估行业提供数据支持，用于评估特定人群的风险系数。
决策支持：支持决策者了解影响生存的关键因素，用于制定灾难应对策略。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据预处理、特征工程、模型构建和评估等技能。
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，提升对灾难事件的理解，并进行风险评估。
