泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-manjeetkumar7
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 灾难事件, 数据挖掘, 预测模型
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：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为当时的欧洲移民。
数据维度：数据集包括乘客的各项属性，如乘客ID、船舱等级（Pclass）、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）和登船港口（Embarked）。
数据格式：CSV格式，包含三个文件，分别为test.csv, train.csv和gender_submission.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle等数据竞赛平台，是公开的、经过整理的泰坦尼克号乘客信息。该数据集已进行基本的数据清洗和预处理，如缺失值处理等。
该数据集适合用于生存预测、数据分析、机器学习模型的训练与评估。
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：适用于探索影响乘客生存的关键因素，如社会阶层、性别、年龄等，进行生存概率的统计分析。
行业应用：为保险行业、灾难事件研究等提供数据支持，用于风险评估和灾难应对策略的制定。
决策支持：支持对于灾难事件中人员疏散、救援策略等方面的决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习入门课程的经典案例，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，并构建预测模型，帮助用户了解影响生存的关键因素，以及预测乘客的生存概率。
