泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-hritikverma
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客信息, 数据分析, 机器学习, 预测模型, 灾难事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，并提供了乘客是否幸存的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉船事件发生前后。
地理范围：数据记录的是泰坦尼克号上的乘客信息，涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID（PassengerId）、是否幸存（Survived）、船舱等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹/配偶同行人数（SibSp）、父母/子女同行人数（Parch）、船票号码（Ticket）、票价（Fare）、客舱号（Cabin）、登船港口（Embarked）等信息。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交格式示例）三个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是针对泰坦尼克号乘客生存预测问题的公开数据集，已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的因素，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：适用于社会学、历史学和数据科学交叉领域的学术研究，如探讨不同社会阶层、性别、年龄等因素对生存率的影响。
行业应用：为数据分析和机器学习领域提供实践素材，可用于构建生存预测模型，如预测乘客在特定条件下的生存概率。
决策支持：帮助理解影响生存的关键因素，为灾难应对、乘客安全等领域提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训数据，帮助学生理解数据预处理、特征工程、模型训练和评估等流程。
此数据集特别适合用于探索影响泰坦尼克号乘客生存的因素，构建预测模型，并分析不同特征的重要性，从而提升对灾难事件的理解和预测能力。
