泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-srikanthkon21
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：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了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：数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包含乘客的多种属性，包括：乘客ID（PassengerId）、船票等级（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、堂兄弟/妹个数（SibSp）、父母/子女个数（Parch）、船票号码（Ticket）、船票价格（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv, test.csv和gender_submission.csv三个文件，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，为公开数据集，已进行基本的清洗和整理。
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：适用于历史事件分析、社会学研究和生存预测模型的构建。
行业应用：可用于保险行业的风险评估，以及灾难事件中的生存概率预测。
决策支持：支持在类似灾难事件中，对乘客的生存概率进行评估，辅助救援决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习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，构建预测模型，并深入理解灾难事件中的生存规律。
