泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-shrutakeertidatta
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客数据, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 乘客特征, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号沉船事件的乘客信息，记录了乘客的个人特征及是否幸存的数据。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：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及欧洲、美洲等地的乘客。
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）、船票编号（Ticket）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）、登船港口（Embarked）等字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的泰坦尼克号数据集，常用于机器学习和数据分析的入门练习。
该数据集适合用于生存预测、特征分析、数据可视化等研究，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：适用于探索影响乘客生存的关键因素，例如年龄、性别、船舱等级等。
行业应用：可以为灾难事件中的风险评估和应急响应提供参考。
决策支持：支持对乘客生存概率的预测，为相关决策提供数据支持。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的案例，帮助学生理解数据分析流程和建模方法。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升对灾难事件中生存因素的理解。
