泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-kalpanadevig21csr074
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, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 生物统计, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人属性及其在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年4月，即泰坦尼克号沉没事件发生的时间。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及大西洋海域。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄、船票信息、舱位等级、同行人数、登船港口等）以及是否幸存的标签。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：train (2).csv（训练集）和test (1).csv（测试集），方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的泰坦尼克号乘客信息，常用于机器学习和数据分析的入门实践。
该数据集适合用于生存预测、数据探索和特征工程等任务。
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：适用于灾难事件中的生存分析、人口统计学研究、社会经济学研究等。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业提供数据分析支持，用于风险评估、客户画像分析等。
决策支持：支持在灾难应对、安全管理等方面的决策制定，例如评估不同因素对生存几率的影响。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实践案例，帮助学生理解数据分析流程、模型构建与评估。
此数据集特别适合用于探索影响生存的因素，建立预测模型，以及理解不同社会群体在灾难中的表现。
