泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-shubhamkoshal
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, 数据分析, 机器学习, 生存分析, 数据挖掘, 统计分析
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，用于预测乘客的生存情况。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前后。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为当时的欧洲乘客。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，例如乘客ID、船舱等级（Pclass）、姓名（Name）、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）、票价（Fare）、客舱号（Cabin）以及登船港口（Embarked）。其中，train数据集还包含“Survived”列，表示乘客是否存活（0代表未存活，1代表存活），用于训练模型。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含两个文件：titanic_train.csv（训练集）和titanic_test.csv（测试集），方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是经典的数据科学入门案例。已进行基本的清洗和整理。
该数据集适合用于生存分析、数据探索、特征工程、以及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、以及数据科学领域的学术研究，例如探索影响生存的因素、分析不同群体乘客的生存概率差异等。
行业应用：可以为保险行业提供数据参考，用于风险评估和客户画像分析。
决策支持：支持在灾难应急管理领域进行数据驱动的决策，例如评估不同救援策略的有效性。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员学习数据预处理、特征选择、模型构建和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索影响生存的因素，构建预测模型，帮助用户理解数据分析在实际问题中的应用，并提升预测精度。
