泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-snehakamble23
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, 灾难事件, 历史数据, 分类模型
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，以及他们的生存状态。主要特征如下：
时间跨度：数据为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，主要涉及大西洋航线。
数据维度：包括“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否生存，0代表未生存，1代表生存）、“Pclass”（乘客等级）、“Name”（乘客姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶数量）、“Parch”（父母/子女数量）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（票价）、“Cabin”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）等多个字段。
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（提交格式范例）三个文件，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据经过整理和清洗。
该数据集适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，以及构建预测模型。
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，以及探讨影响生存的关键因素，如性别、年龄、社会阶层等。
行业应用：可用于保险行业、风险评估、灾难事件分析等领域。
决策支持：支持在紧急情况下，基于乘客特征进行生存概率预测，辅助救援决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程、构建分类模型。
此数据集特别适合用于探索影响生存的因素，构建预测模型，并进行数据可视化展示，帮助用户理解和分析泰坦尼克号乘客的生存情况。
