泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-kaushikmreddy
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存分析, 乘客数据, 机器学习, 数据挖掘, 预测模型, 生存预测, 数据集
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：数据对应于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：数据集包括乘客的个人信息和生存状态，主要数据项包括乘客ID（PassengerId）、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）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）。
数据格式：CSV格式，包含test.csv，train.csv和gender_submission.csv三个文件，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle，经过整理，用于机器学习和数据分析。
该数据集适合用于生存预测、数据可视化和特征工程等。
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：适用于探索影响生存的关键因素，如年龄、性别、社会经济地位等。
行业应用：可以为灾难应急响应和风险管理提供数据支持，例如在类似事件中预测哪些人群更容易受到影响。
决策支持：支持在紧急情况下制定更有效的救援策略和资源分配方案。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解数据分析流程。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，构建预测模型，并进行数据可视化分析，以深入了解泰坦尼克号乘客的生存状况。
