泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-vishaldole
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客信息, 数据分析, 机器学习, 预测模型, 数据集, 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，记录了乘客的个人信息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中乘客的信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为英国及其他国家的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID、是否幸存（仅在train.csv中）、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、票价、船舱号和登船港口等。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，分别用于训练模型和预测。
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：适用于历史事件分析、社会学研究以及人类行为模式研究，如探索不同因素对生存的影响。
行业应用：可以为数据科学与机器学习领域提供数据支持，尤其适用于生存预测模型构建、风险评估和决策支持。
决策支持：支持对历史事件的深入理解，并可用于模拟和预测类似灾难中的生存概率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员实践数据分析和建模。
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，提升对生存概率的预测精度。
