泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-divyamkalwar
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 乘客数据, 泰坦尼克号, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 人口统计, 统计分析
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、船舱等级、票价以及最终的生存状况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围限定于1912年泰坦尼克号沉没事件。
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的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID（PassengerId）、生存情况（Survived，0代表未生还，1代表生还）、船舱等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹/配偶同船人数（SibSp）、父母/子女同船人数（Parch）、船票号码（Ticket）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）以及登船港口（Embarked）等多个字段。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv和gender_submission.csv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，原始数据经过整理和清洗，适合进行数据分析和机器学习建模。
该数据集适合用于探索影响生存的关键因素，并构建预测模型。
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：适用于探讨灾难事件中生存概率的影响因素，如人口统计学、社会经济地位等方面的研究。
行业应用：为保险行业、风险评估等领域提供数据支持，尤其是在评估灾害风险和制定相关策略方面。
决策支持：支持历史事件的分析，辅助决策者了解灾难发生时的关键影响因素，从而优化应急预案。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的教学案例，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于预测乘客的生存概率，探索不同变量之间的关系，并构建预测模型以提升预测精度。
