泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-abhishekkumar2111
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客数据, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 历史数据, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台上的泰坦尼克号乘客数据，记录了乘客的个人信息以及是否在海难中幸存。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：数据主要涵盖了泰坦尼克号上的乘客，其国籍和登船地点多样。
数据维度：数据集包括乘客的多种属性，如乘客ID（PassengerId）、船舱等级（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹/配偶同行人数（SibSp）、父母/子女同行人数（Parch）、船票号码（Ticket）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）、登船港口（Embarked）等。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，为公开数据集，已被广泛用于数据科学和机器学习的入门实践。
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、生存分析、社会学研究等，探究不同因素对生存率的影响。
行业应用：为保险行业、风险评估等领域提供数据参考，用于评估风险和制定策略。
决策支持：支持灾难应对、安全管理等领域的决策制定，帮助优化救援和安全措施。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训材料，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乘客生存的因素，构建预测模型，并进行数据可视化，从而深入理解历史事件和数据规律。
