泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-ramyagangavarapu
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号，生存预测，乘客数据，机器学习，数据分析，灾难事件，历史数据，特征工程
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，记录了乘客的基本信息以及是否幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为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，主要涉及英国至美国的航线。
数据维度：包括乘客ID（PassengerId）、乘客等级（Pclass）、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）、船票价格（Fare）、客舱号码（Cabin）和登船港口（Embarked）等特征。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是公开的泰坦尼克号乘客数据，已进行必要的处理和整理。
该数据集适合用于生存预测、数据可视化、特征工程和机器学习模型的构建与评估。
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、历史学和数据科学交叉领域的学术研究，如灾难事件中的生存因素分析、社会阶层对生存概率的影响研究等。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业提供数据支持，尤其是在风险评估、客户画像等方面。
决策支持：支持风险管理和应急预案的制定，例如在灾难发生时，根据已知信息预测生存概率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和数据可视化课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析流程和模型构建。
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，优化决策。
