泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-munagavenkatesh
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 机器学习, 数据挖掘, 乘客信息, 历史事件, 数据分析, 预测模型
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的相关信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年泰坦尼克号沉没事件发生时。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为英国和欧洲乘客。
数据维度：数据集包括乘客的身份信息（如乘客ID、姓名、性别、年龄）、社会经济地位（如船舱等级、票价）、家庭成员信息（如兄弟姐妹/配偶数量、父母/子女数量）、登船港口等。其中train.csv包含“Survived”列，表示乘客是否生还（0代表未生还，1代表生还），test.csv用于进行生存预测。
数据格式：CSV格式，包含 train.csv 和 test.csv 两个文件，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Kaggle等公开数据集，通常为经过整理和清洗的泰坦尼克号乘客信息，用于机器学习模型训练和评估。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和机器学习领域的实践。
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、以及生存概率预测等领域，帮助研究人员理解影响生存的关键因素。
行业应用：可用于构建和评估预测模型，例如预测乘客在不同条件下的生存概率，为灾难应对和风险管理提供参考。
决策支持：支持数据驱动的决策制定，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、机器学习和统计学课程的教学案例，帮助学生掌握数据处理、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，构建预测模型，并分析不同因素对生存的影响，帮助用户提升对数据分析和建模的理解。
