泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-abhi6333
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客信息, 数据分析, 机器学习, 生存率, 灾难事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号沉船事件的乘客信息，记录了乘客的个人特征与最终的生存情况，用于预测乘客在海难中的生存概率。主要特征如下：
时间跨度：数据集记录了1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客信息。
地理范围：数据集中乘客信息来源于泰坦尼克号，涉及乘客的登船地点和国籍信息。
数据维度：数据集包括乘客ID（PassengerId）、是否生存（Survived）、乘客等级（Pclass）、姓名、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶数量（SibSp）、父母子女数量（Parch）、船票信息（Ticket）、票价（Fare）、客舱号（Cabin）以及登船港口（Embarked）等多个维度。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含traincsv、testcsv和finalsubcsv三个文件，便于数据处理和分析。
来源信息：数据集源于kaggle等数据科学竞赛平台，已进行初步的清洗和整理，方便用户进行建模和分析。
该数据集适合用于生存预测、数据可视化、特征工程和机器学习模型构建。
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、生存预测、社会学研究等领域，例如分析不同因素对生存率的影响。
行业应用：可用于保险行业风险评估、应急管理部门的灾难应对策略分析等。
决策支持：支持对灾难事件中人员生存的风险评估和预测，帮助优化救援策略。
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，并构建预测模型，以提高在类似灾难中的生存预测准确性。
