泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-akash169210
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, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 历史数据, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，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所有乘客。
数据维度：包括乘客ID、船舱等级、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票信息、票价、船舱号和登船港口等。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle等数据科学平台，是公开的历史数据，已进行基本的清洗和整理。
该数据集适合用于探索影响生存的关键因素，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、社会学研究、以及灾难事件中的生存概率研究等。
行业应用：为保险行业提供风险评估的数据基础，也可用于模拟海难逃生策略。
决策支持：支持在紧急情况下的决策制定，例如优化救援方案。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的辅助材料，帮助学生深入理解数据分析和模型构建。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，以及构建预测模型，从而提升对灾难事件的理解和预测能力。
