泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-kunalkishore01
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客信息, 数据分析, 机器学习, 分类, 历史事件, 灾难
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台上的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息以及是否在海难中幸存。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前后。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，主要涉及大西洋海域。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如“PassengerId”（乘客ID）、“Pclass”（船舱等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶数量）、“Parch”（父母/子女数量）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（票价）、“Cabin”（客舱号）和“Embarked”（登船港口）。其中，train.csv文件包含“Survived”（是否幸存，0代表未幸存，1代表幸存）标签，用于训练模型。test.csv文件不包含“Survived”标签，用于测试模型的预测结果。
数据格式：CSV格式，分别对应train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是经典的数据科学入门案例，数据经过整理，适合用于教学和实践。
该数据集适合用于生存预测、数据探索、特征工程以及机器学习模型的训练与评估。
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：适用于历史事件分析、社会学研究，以及对灾难事件中生存因素的分析。
行业应用：可以用于保险行业的风险评估，或者在模拟灾难场景下进行生存预测。
决策支持：支持在特定条件下，对生存概率进行预测，辅助决策制定。
教育和培训：作为数据科学和机器学习课程的入门案例，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，并构建预测模型，帮助用户理解和应用数据分析技术。
