泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-yashdixit85
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, 历史事件, 灾难
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据集记录了1912年泰坦尼克号海难事件中乘客的相关信息。
地理范围：数据主要涉及泰坦尼克号上的乘客，涵盖了不同国籍和地区的个体。
数据维度：数据集包含乘客的个人信息，包括乘客ID、是否生存（0代表未生存，1代表生存）、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、客舱号和登船港口等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含两个文件：train.csv（训练集）和test.csv（测试集），便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle等数据共享平台，通常经过一定程度的清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和机器学习建模等任务。
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，以及探索影响生存的关键因素。
行业应用：为保险行业、风险评估等领域提供数据支持，用于分析灾难事件中的生存概率。
决策支持：支持在危机管理、灾难应对等方面的决策制定，帮助优化资源分配。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，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探索影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，并评估不同因素对生存概率的影响。
