泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-shugavaneshwar
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 灾难事件, 历史数据, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件发生时。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，事件发生于北大西洋。
数据维度：包括乘客ID（PassengerId）、乘客等级（Pclass）、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）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等字段。
数据格式：CSV格式，包含train (1)csv和test (1)csv两个文件，分别用于训练和测试模型。
来源信息：数据来源于公开数据集，例如Kaggle等平台，已进行必要的预处理和清洗。
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、以及数据科学领域的学术研究，例如探索不同社会阶层在灾难中的生存差异。
行业应用：可以为灾难事件应对、保险行业风险评估等提供数据支持，例如分析影响生存概率的因素，辅助制定应急策略。
决策支持：支持对历史事件的深入理解，为未来类似事件的决策提供参考。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生掌握数据处理、特征工程和模型构建的技能。
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，并进行模型评估，以提升预测准确性。
