泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-dushyantkhinchi
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存分析, 乘客数据, 机器学习, 数据集, 预测模型, 灾难事件, 数据分析
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是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据对应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的乘客信息，包括来自不同国家和地区的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的“PassengerId”（乘客ID）、“Pclass”（客舱等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（堂兄弟/妹个数）、“Parch”（父母与子女个数）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（船票价格）、“Cabin”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）等多个字段。训练集（train.csv）还包含“Survived”（是否幸存）字段，用于模型训练。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，train.csv用于训练模型，test.csv用于评估模型。
来源信息：数据来源于Kaggle等数据科学平台，基于泰坦尼克号乘客的真实记录整理而成，已进行数据清洗和预处理。
该数据集适合用于生存预测、数据探索和特征工程等任务。
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：适用于灾难事件分析、社会学研究，以及探讨影响生存的关键因素。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业等提供数据参考，用于风险评估和客户画像分析。
决策支持：支持数据驱动的决策制定，例如在紧急情况下优化救援策略。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训案例，帮助学生掌握数据预处理、模型构建和评估的技能。
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，提高预测准确性，并深入理解影响生存的关键因素。
