泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-chiragsingla23
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存分析, 乘客信息, 预测模型, 数据挖掘, 机器学习, 灾难事件, 数据集
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及其在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为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、是否幸存（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、登船港口等多个维度。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交示例），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，主要用于机器学习和数据分析的实践。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，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：适用于历史事件、社会学、人口统计学等领域的研究，例如分析不同社会阶层、性别、年龄等因素对生存率的影响。
行业应用：可以为保险行业、灾难应对等领域提供数据支持，例如用于风险评估、灾难预案制定等。
决策支持：支持数据驱动的决策制定，例如优化紧急救援策略、提升灾难应对能力等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉数据处理、特征工程、模型构建与评估的流程。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，构建生存预测模型，帮助用户理解和预测在类似灾难中的生存概率。
