泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-sairamchitikala
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, 分类问题, 数据集, 历史事件
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征以及最终的生存情况。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中乘客的数据。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的身份标识(PassengerId)、生存状态(Survived，仅在train (1).csv中)、乘客等级(Pclass)、姓名(Name)、性别(Sex)、年龄(Age)、兄弟姐妹配偶数量(SibSp)、父母子女数量(Parch)、船票号码(Ticket)、票价(Fare)、客舱号(Cabin)以及登船港口(Embarked)等多个维度。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含两个文件：train (1).csv用于训练，包含生存状态标签；test.csv用于测试，不包含生存状态标签。数据已进行基本的清洗和整理。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle竞赛，原始数据通常来自历史记录和乘客名单。
该数据集适合用于生存预测、数据探索性分析以及机器学习模型构建。
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、社会学研究，以及探讨影响生存的因素。
行业应用：可以应用于保险行业风险评估、灾难预警系统等。
决策支持：支持在灾难应对、乘客安全管理等方面的决策制定。
教育和培训：作为数据科学、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影响生存的关键因素，构建预测模型，并评估不同特征对生存概率的影响，帮助用户提升对历史事件的理解和数据分析能力。
