泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-atharvaaiml
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, 数据分析, 乘客信息, 灾难事件, 预测模型, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了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：数据代表1912年4月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，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否幸存，0代表未幸存，1代表幸存）、“Pclass”（乘客舱位等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶数量）、“Parch”（父母/子女数量）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（票价）、“Cabin”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）等字段。
数据格式：CSV格式，包括train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是用于机器学习竞赛的公开数据集。
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、社会学和人口学等领域的研究，分析影响乘客生存的关键因素。
行业应用：可以用于构建预测模型，帮助理解灾难事件中的风险因素，并应用于保险、应急管理等领域。
决策支持：支持对灾难事件中人员生存概率的评估，为制定救援策略提供数据支持。
教育和培训：作为数据科学和机器学习课程的实训材料，帮助学生掌握数据预处理、特征工程和模型构建等技能。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，构建预测模型，从而帮助用户理解影响生存的关键因素并提升预测精度。
