泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-ajaybabanyadav
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, 灾难事件, 人口统计学, 历史数据, 乘客信息
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人属性以及最终的生存状况，是进行生存预测分析的经典数据集。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为1912年泰坦尼克号沉没事件发生时。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客ID（PassengerId）、乘客等级（Pclass）、姓名（Name）、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）、客舱号（Cabin）以及登船港口（Embarked）等字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件，方便数据读取和分析。其中，train.csv用于训练模型，test.csv用于测试，gender_submission.csv提供了提交预测结果的格式。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是一个广泛使用的机器学习入门数据集，通常用于教学和实践。该数据集已进行基本的数据清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测、数据探索和机器学习模型的构建与评估。
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、人口统计学和生存分析等领域的研究，例如探究不同因素对生存概率的影响。
行业应用：可以为保险行业、风险评估等领域提供数据参考，用于预测不同人群的生存风险。
决策支持：为灾难应对和救援策略的制定提供数据支持，帮助优化资源分配和救援效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训案例，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型构建和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索乘客属性与生存概率之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升对灾难事件的理解和应对能力。
