泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-bikashsah1230
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客信息, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 生物统计, 数据挖掘
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最终的生存状况。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前后。
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）等字段。
数据格式：提供CSV格式文件，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件）。数据已进行基本的清洗和预处理，可直接用于分析。
来源信息：数据集来源于Kaggle平台上的泰坦尼克号生存预测竞赛，是公开的数据集，用于机器学习模型的训练和评估。该数据集是探索性数据分析和机器学习入门的良好资源。
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、历史学和生物统计学等领域的学术研究，如探索影响生存率的因素、分析不同社会阶层在灾难中的表现等。
行业应用：可用于开发和测试预测模型，例如预测灾难发生时人员的生存概率，为应急管理提供决策支持。
决策支持：支持保险公司评估风险、改进风险管理策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训案例，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，构建预测模型，并分析不同变量之间的关系，从而深入理解灾难事件中的生存规律。
