泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-ayangoswamiwork
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 机器学习, 数据分析, 乘客信息, 灾难事件, 数据集, 预测模型
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，旨在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乘客，事件发生于大西洋。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如乘客ID、生存状态（0代表未生存，1代表生存）、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）和test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据集来源于Kaggle等平台，常用于机器学习入门实践。已进行初步的清洗和整理，适合直接使用。
该数据集适合用于生存预测研究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：适用于社会学、历史学和数据科学交叉领域的学术研究，如灾难事件中的生存概率分析、社会阶层对生存的影响研究等。
行业应用：为保险行业、旅游行业提供数据支持，尤其是在风险评估和客户行为分析方面。
决策支持：支持灾难救援策略制定、乘客安全评估等决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和统计学课程的实训素材，帮助学生理解数据分析流程和模型构建方法。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，帮助用户构建预测模型、提升预测准确率。
