泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-muneeriqbal24
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, 生存分析, 机器学习, 数据集, 灾难事件, 数据预处理
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以及最终的生存情况。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相关信息。
地理范围：数据主要涵盖了泰坦尼克号上的乘客，包括不同国籍和居住地的人。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID（PassengerId）、是否生还（Survived）、船舱等级（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）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件模板）三个文件，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是数据科学竞赛的常用数据集，原始数据经过了整理和清洗，适合用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并构建预测模型。
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、社会学研究以及生存概率影响因素的研究，如性别、年龄、社会阶层等因素对生存率的影响。
行业应用：可以为保险行业、灾难救援等领域提供数据支持，用于风险评估和救援策略的制定。
决策支持：支持社会政策制定和灾难应对措施优化，帮助提升应对突发事件的能力。
教育和培训：作为机器学习、数据分析与统计学课程的实训材料，帮助学生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影响生存的关键因素，并通过构建预测模型，提升预测准确性，从而更好地理解和应对类似灾难事件。
