泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-marwanalymohamed
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, 生还分析, 历史事件, 数据集
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，记录了乘客的个人特征以及是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据主要涉及泰坦尼克号上的乘客，涵盖了不同国籍和背景的人群。
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）、船票信息（Ticket）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等。
数据格式：提供CSV格式的三个文件，分别为train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交示例），便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据经过整理和预处理，适合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、数据探索性分析和特征工程等任务。
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：适用于探讨在特定灾难情境下，不同乘客特征与生存概率之间的关系，例如性别、年龄、社会阶层等因素的影响。
行业应用：为保险行业提供风险评估模型的数据支持，帮助预测在类似灾难中的生存概率。
决策支持：支持灾难应急管理部门，用于分析灾难中不同人群的生存情况，优化救援策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训案例，帮助学生理解数据分析流程，构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，以及构建预测模型，帮助用户实现对灾难中个体生存概率的预测。
