泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-siavashist
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, 生物统计学, 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，包括乘客的个人特征和是否在海难中幸存的信息。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，主要为跨大西洋航线的乘客。
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）、船票等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶人数（SibSp）、父母子女人数（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：数据集以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）三个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据集来源于Kaggle竞赛，原始数据通常来自泰坦尼克号乘客名单和相关历史记录，已进行清洗和部分预处理。
该数据集适合用于生存预测、数据挖掘、机器学习和统计分析等研究。
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：适用于灾难事件中生存概率分析、社会学研究、人口统计学分析等领域。
行业应用：为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于分析特定人群的生存风险。
决策支持：支持在灾难应对、救援策略优化方面的决策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实践案例，帮助学生理解数据分析流程和建模方法。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，如年龄、性别、社会阶层等，并构建预测模型，以评估不同乘客的生存概率，从而提升数据分析和预测能力。
