泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-varshakrishna
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 泰坦尼克号, 乘客数据, 机器学习, 数据挖掘, 预测模型, 历史事件, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台上的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人特征以及是否在海难中幸存。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相关信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，包括不同国籍和背景。
数据维度：数据集包括乘客ID（PassengerId）、是否幸存（Survived）、乘客等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶人数（SibSp）、父母子女数量（Parch）、船票号码（Ticket）、船票价格（Fare）、客舱号码（Cabin）和登船港口（Embarked）等。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件）三个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是用于机器学习竞赛的公开数据集，已经过预处理，包含缺失值处理等。
该数据集适合用于生存分析、分类预测、特征工程和机器学习建模等。
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：适用于探讨影响生存的因素，例如年龄、性别、船票等级等，进行生存分析和统计推断。
行业应用：为保险行业提供数据支持，用于风险评估和客户画像分析，也可用于灾难事件的生存预测模型构建。
决策支持：支持在紧急情况下的决策制定，例如在灾难发生时，基于乘客特征预测生存概率，优化救援资源分配。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的教学案例，帮助学生理解数据分析流程、特征工程和模型构建。
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，以及理解历史事件中的数据模式，帮助用户实现对生存概率的预测和对历史事件的深入理解。
