泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-kittupriyatham
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, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 生物统计, 历史数据
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人属性以及在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为从英国出发，前往美国的乘客。
数据维度：数据集包括乘客ID、是否幸存（仅train.csv中）、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，分为train.csv（训练集，包含是否幸存信息）和test.csv（测试集，不包含是否幸存信息）两个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是用于进行机器学习模型训练和预测的经典数据集，数据已进行基本的清洗和整理。
该数据集适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，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、生物统计学研究，以及社会学对灾难事件中人群行为的研究。
行业应用：可用于保险行业风险评估、灾难应对策略分析等。
决策支持：支持在灾难预警和应急管理中，对不同人群的风险进行评估和资源分配。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和统计学课程的经典案例，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，评估不同特征对生存概率的影响，并对历史事件进行深入分析。
