泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-debirath
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, 人口统计, 数据挖掘
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：数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及欧洲和北美地区。
数据维度：数据集包括乘客的身份信息（PassengerId）、社会经济地位（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、家庭成员数量（SibSp, Parch）、船票信息（Ticket, Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle，是经典的机器学习入门数据集。
该数据集适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，以及构建生存预测模型。
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、社会学和人口统计学的研究，分析不同因素对生存率的影响。
行业应用：可用于构建预测模型，例如保险行业的风险评估，或灾难应对策略的制定。
决策支持：支持在特定情况下，对人员疏散和救援策略的优化。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的实训数据，帮助学生理解数据预处理、特征工程和模型构建流程。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升对灾难事件的理解和应对能力。
