泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-priteshtadvi
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客数据, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 生物统计, 历史事件
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人特征以及他们在海难中的生存情况。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，主要为跨大西洋航线上的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的ID，是否幸存（Survived，0代表未幸存，1代表幸存），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），船舱号（Cabin）以及登船港口（Embarked）。
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（提交示例）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，为公开数据集，已被广泛应用于机器学习教学和实践。
该数据集适合用于生存预测、数据探索性分析以及构建预测模型。
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：适用于生存分析、社会学、历史学等领域的学术研究，例如探究不同因素对生存率的影响。
行业应用：可以为保险行业、灾难救援等领域提供数据参考，用于风险评估和决策支持。
决策支持：支持基于乘客特征的生存预测模型构建，辅助决策制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实践案例，帮助学生和研究人员理解数据处理和模型构建流程。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，帮助用户构建预测模型，例如预测乘客在特定条件下的生存概率。
