泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-abhinavsandilya
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, 预测模型, 历史事件, 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以及最终的生存情况，用于构建预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据来源于1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要是从英国出发，目的地为美国纽约。
数据维度：数据集包括乘客的身份标识（PassengerId）、是否幸存（Survived）、船舱等级（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）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，分为train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是泰坦尼克号生存预测竞赛的官方数据集，已进行基础的数据清洗和整理。
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在灾难中的生存差异。
行业应用：为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于评估不同人群的风险系数。
决策支持：支持灾难应急管理和救援策略的制定，帮助提升对突发事件的预判和应对能力。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训素材，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的生存概率与年龄、性别、船舱等级等因素的关系，帮助用户建立预测模型，提升预测准确性。
