泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-mansidhingra
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, 机器学习, 数据分析, 历史事件, 灾难, 风险评估
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生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为不同国籍的乘客。
数据维度：数据集包括乘客ID（PassengerId）、是否幸存（Survived，仅在训练集中）、乘客等级（Pclass）、姓名（Name）、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）、船票价格（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据集来源于Kaggle竞赛，原始数据已进行初步整理，但可能存在缺失值。
该数据集适合用于生存预测、数据探索和机器学习模型的构建与评估。
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：适用于历史事件、社会学、数据科学等领域的学术研究，如分析影响乘客生存的因素、探索不同群体的生存概率差异等。
行业应用：可应用于保险行业、风险评估领域，例如评估不同人群在灾难中的生存风险。
决策支持：支持在灾难应对、应急管理等方面的决策制定，帮助优化救援策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训素材，帮助学生实践数据分析、特征工程和模型构建。
此数据集特别适合用于研究影响生存的关键因素，构建预测模型，并评估不同因素对生存概率的影响，进而提高预测的准确性。
