泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-viveksaradva
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, 数据预处理, 统计分析
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：数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件的相关信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的各项属性，如乘客ID、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）、船票号码（Ticket）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据集来源于Kaggle等公开数据平台，是进行数据分析、机器学习实践的常用数据集。
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：适用于灾难事件、社会学、人口统计学等领域的研究，例如分析不同乘客群体在灾难中的生存概率。
行业应用：可应用于保险行业，用于风险评估和预测分析。
决策支持：支持在紧急情况下的资源分配和人员疏散策略的制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的经典案例，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影响生存的关键因素，以及构建预测模型，预测乘客的生存概率，从而加深对灾难事件的理解和分析。
