泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-manishmallah
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, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 历史数据, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号沉船事件的乘客信息，记录了乘客的个人信息及其是否幸存。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：数据主要涵盖泰坦尼克号上的乘客，虽然乘客来自不同国家，但事件本身发生在北大西洋。
数据维度：数据集包括乘客的唯一标识符（PassengerId）、是否幸存（Survived）、乘客等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、堂兄弟/妹个数（SibSp）、父母/子女个数（Parch）、船票号码（Ticket）、票价（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等字段。
数据格式：CSV格式，包括train.csv.csv（训练集）、test.csv.csv（测试集）和gender_submission.csv.csv（提交文件）三个文件，方便数据处理和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是经典的机器学习入门数据集。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，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、社会学研究、以及生存概率影响因素的研究。
行业应用：可以为保险行业、风险评估等领域提供数据参考。
决策支持：支持在灾难应对、人员疏散等方面的决策制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的经典案例，帮助学生理解数据预处理、特征工程、模型构建和评估等流程。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，如年龄、性别、社会地位等，帮助用户构建预测模型，提高预测准确性。
