泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-bharathsasidharan
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 数据分析, 机器学习, 生存分析, 乘客信息, 灾难事件, 二元分类
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，以及他们是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉没事件中的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及大西洋区域。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID、生存状态（0代表未幸存，1代表幸存）、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信息。
数据格式：CSV格式，文件名为titanic.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle公开数据集，常用于数据分析和机器学习的入门实践。
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：适用于社会学、历史学和数据科学等领域的研究，如生存概率影响因素分析、乘客特征分析等。
行业应用：为保险行业和灾难风险评估领域提供数据支持，尤其在乘客风险评估和灾难应对策略方面。
决策支持：支持决策者对灾难事件中关键影响因素的理解，以及对未来类似事件的预案制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的教学案例，帮助学生实践数据清洗、特征工程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，例如年龄、性别、社会阶层等，帮助用户构建生存预测模型，优化数据分析技能。
