泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-abhishektripathy
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客数据, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 历史数据, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息以及是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号海难事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为当时的欧洲及北美地区居民。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID、船舱等级、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、船舱号和登船港口等信息，以及是否幸存的标签。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件，方便数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是经典的数据挖掘和机器学习入门数据集，通常用于探索性数据分析和构建预测模型。
该数据集适合用于生存预测、特征工程、数据可视化等数据分析和建模任务。
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、社会学以及数据科学领域的学术研究，例如探讨不同乘客特征与生存率之间的关系。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业等提供数据参考，用于风险评估和客户画像分析。
决策支持：支持有关灾难应对、人员疏散策略等方面的决策制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和人工智能课程的经典案例，帮助学生和研究人员掌握数据处理、特征选择和模型构建的技能。
此数据集特别适合用于探索在灾难背景下，不同因素（如年龄、性别、社会阶层）对生存概率的影响，并构建预测模型，以预测乘客的生存结果。
