泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-rashmi30
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客数据, 机器学习, 数据分析, 生还率, 灾难事件, 数据集
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和生存状况，可用于预测乘客的生存概率。主要特征如下：
时间跨度：数据为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所有乘客的信息。
数据维度：包括乘客的乘客ID、是否生还（仅在train.csv中）、船舱等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票编号、票价、船舱号和登船港口等。
数据格式：提供CSV格式的数据文件，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件），方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，原始数据经过整理和清洗，方便进行数据分析和机器学习建模。
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：适用于社会学、历史学和数据科学交叉领域的学术研究，如分析不同乘客群体的生存差异，探索影响生存的关键因素。
行业应用：为保险业、旅游业等行业提供数据支持，用于风险评估、客户画像分析等方面。
决策支持：支持在灾难事件中快速识别高危人群，优化救援策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员掌握数据预处理、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影响生存的因素，构建预测模型，提升预测准确率。
