泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-mounikakasarla
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, 灾难事件, 预测模型, 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生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据为1912年泰坦尼克号沉没事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及英国及周边国家。
数据维度：数据集包括乘客的“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否生还，0代表未生还，1代表生还）、“Pclass”（客舱等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（堂兄弟/妹个数）、“Parch”（父母与子女个数）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（票价）、“Cabin”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）等字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件）三个文件，方便数据分析与建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行初步整理和清洗，适于直接进行数据分析和建模。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的因素，并构建生存预测模型。
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：适用于历史事件分析、社会学研究以及数据科学领域的学术研究，如探索影响生存的关键因素。
行业应用：为保险行业、旅游行业提供数据支持，用于风险评估和客户画像分析。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，帮助优化乘客疏散流程。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解数据处理流程和模型构建。
此数据集特别适合用于构建预测模型，分析乘客特征与生存概率的关系，帮助用户理解和预测灾难事件中的生存情况。
