泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-sandhuveer
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客数据, 灾难事件, 数据分析, 机器学习, 乘客特征, 生存分析
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征以及在海难中的生存情况。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的乘客信息。
地理范围：数据主要涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，包括不同国籍和出发地。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID、是否幸存（Survived）、船舱等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹/配偶同船人数（SibSp）、父母/子女同船人数（Parch）、船票号码（Ticket）、票价（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件样例）三个文件，便于数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle，原始数据经过整理和清洗，适用于多种数据分析和机器学习任务。
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：适用于历史事件分析、生存概率影响因素研究，以及社会学、人口学等领域的学术研究。
行业应用：为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于分析灾难事件中的生存模式和风险预测。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，以及在紧急情况下的人员疏散和资源分配优化。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训案例，帮助学生和研究人员掌握数据预处理、特征工程、模型构建和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升对灾难事件的理解和应对能力。
