泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-pratibhasharma
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, 预测模型, 灾难事件, 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和是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据代表1912年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，主要涉及英国、欧洲和北美地区。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如乘客ID、是否幸存、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。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission (1).csv（提交文件样本），便于数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据已进行初步清洗，但仍需根据实际需求进行缺失值处理和特征工程。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和机器学习模型的构建。
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：适用于灾难事件中的生存分析、社会学研究、以及历史事件的统计分析。
行业应用：为保险行业提供数据参考，用于风险评估和客户分析。
决策支持：支持决策者在灾难应对、风险管理等方面的策略制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实践案例，帮助学生理解数据建模和预测。
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，帮助用户构建预测模型、分析影响生存的关键因素。
