泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-dharanimunumudi
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 泰坦尼克号, 数据挖掘, 机器学习, 乘客信息, 预测模型, 灾难事件, 二分类
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：数据记录时间为1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上乘客的个人信息。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如乘客ID（PassengerId）、是否幸存（Survived）、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）、船票价格（Fare）、船舱号（Cabin）以及登船港口（Embarked）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交格式示例）三个文件，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据来源于泰坦尼克号乘客名单及相关记录。数据已进行一定程度的清洗和预处理，如缺失值处理等。
该数据集适合用于生存分析、数据挖掘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、生存分析和预测模型研究，如探索影响乘客生存的关键因素，构建生存预测模型等。
行业应用：可以应用于保险行业、灾难应对和风险评估等领域，用于预测生存率和评估风险。
决策支持：支持决策者分析灾难事件中的关键因素，优化应急策略和资源分配。
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，帮助学生掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，并进行模型评估与优化，以提高预测精度。
