泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-anusansivasakthivel
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 乘客信息, 数据预测, 机器学习, 泰坦尼克号, 生存预测, 历史事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息及其在沉船事件中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据对应1912年4月10日至15日发生的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信息，主要涉及英国和北大西洋地区。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如乘客ID、生存状态（0代表未生还，1代表生还）、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：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件示例）三个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，用于机器学习竞赛，原始数据来自于泰坦尼克号乘客名单和相关历史记录。数据已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测、数据探索、特征工程和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：适用于社会学、历史学和数据科学交叉领域的学术研究，如探讨社会阶层、性别、年龄等因素对生存率的影响。
行业应用：为保险行业、风险评估等领域提供数据支持，特别是在评估风险因素和预测生存概率方面。
决策支持：支持灾难应对和救援策略的制定，帮助分析影响生存的关键因素，优化应急预案。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解数据分析流程，构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，帮助用户实现对生存情况的预测和影响因素的分析。
