泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-chiragrjain
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客信息, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 历史数据, 文本挖掘
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征、船舱等级、票价以及是否生还等关键数据，用于研究和预测乘客的生存概率。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发生前后。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客ID（PassengerId）、船舱等级（Pclass）、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）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，便于数据分析和机器学习模型的构建。
来源信息：数据集通常来源于公开的历史记录和相关研究，经过整理和清洗，方便用于数据分析和预测建模。
该数据集适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，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：适用于历史事件、社会学、人口学等领域的研究，例如分析不同社会阶层、性别、年龄等因素对生存的影响。
行业应用：可以为数据分析、机器学习等相关行业提供数据支持，尤其是在风险评估、生存预测等领域。
决策支持：支持灾难应对、乘客安全等方面的决策制定，帮助优化乘客疏散策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的案例，帮助学生和研究人员理解数据分析流程，以及模型构建和评估。
此数据集特别适合用于分析影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，并探索在灾难情境下的生存规律。
