泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-abhishekbanaj
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 机器学习, 数据分析, 乘客信息, 灾难事件, 数据集, 预测模型
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据集记录了1912年泰坦尼克号沉船事件中乘客的数据。
地理范围：数据主要涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及大西洋航线。
数据维度：包括乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄、票价、船舱号等）以及是否生存的标签。数据集包含训练集（train.csv）和测试集（test.csv），以及多个提交文件（Submission.csv, Submission_titanic.csv, Submissionm_Titanic.csv）。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和建模。数据已进行初步处理，但可能需要进一步清洗和特征工程。
来源信息：数据集通常来源于公开的竞赛平台或数据分享网站，例如Kaggle。
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：适用于灾难事件研究、社会学研究以及生存分析等领域的学术研究。
行业应用：可以为保险行业提供风险评估的数据支持，也可用于历史事件分析和预测模型构建。
决策支持：支持基于数据的风险评估和预测，例如在灾难应对和应急管理中。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和统计学课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并构建预测模型，从而提高对灾难事件中生存概率的预测准确性。
