泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-ravisundararajan
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, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 生物统计, 预测模型
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及其在海难中的生存情况。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，主要涉及英国及周边地区。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如乘客ID、是否幸存、船舱等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、票价、船舱号和登船港口。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交示例）。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测、数据可视化和机器学习模型的训练与评估。
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：适用于灾难事件分析、社会学研究、生物统计学等领域的学术研究，例如分析不同因素对生存率的影响。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，例如预测特定人群在灾难中的生存概率。
决策支持：支持灾难应对和救援策略的制定，以及保险定价和风险管理策略的优化。
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乘客特征与生存之间的关系，帮助用户构建预测模型，实现对生存概率的预测。
