泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-asraful70
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客数据, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 历史事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，以及他们是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据反映了1912年4月15日发生的泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，这些乘客来自世界各地。
数据维度：数据集包含多个维度，如乘客ID、船舱等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶人数、父母子女人数、船票号码、票价、船舱号和登船港口等。其中，train.csv 包含乘客的生存信息（Survived 列），而 test.csv 则用于预测乘客的生存情况。
数据格式：CSV格式，包括 train.csv 和 test.csv 两个文件，易于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，并经过了整理和清洗，便于进行数据分析和建模。
该数据集特别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：适用于历史事件分析、社会学研究和数据科学领域的学术研究，例如探讨不同因素对生存率的影响。
行业应用：可以为保险行业、风险评估和灾难事件模拟提供数据支持。
决策支持：支持在灾难应对、公共安全策略制定方面的数据驱动决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训案例，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并构建预测模型，以评估不同因素对生存概率的影响。
