泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-pragatiupadhayay
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, 数据挖掘, 机器学习, 生存分析, 预测模型, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的详细信息，用于研究和预测乘客的生存情况。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前后。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，主要涉及英国出发前往美国的航线。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息、客舱等级、票价、家庭成员数量、性别、年龄、登船港口等多个维度的数据，以及是否幸存的标签（仅在训练集中）。
数据格式：提供两个CSV文件，分别为titanic_train.csv（训练集）和titanic_test.csv（测试集），便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台上的公开数据集，经过了预处理和整理，方便进行数据分析和建模。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并构建预测模型。
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：适用于历史事件分析、社会学研究，以及探索影响人类生存的因素。
行业应用：为保险行业、风险评估领域提供数据参考，用于分析影响生存率的因素。
决策支持：支持在灾难应对、风险管理等方面的决策制定，例如针对紧急情况的人员疏散策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的经典案例，帮助学生和研究人员实践数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，并构建预测模型，例如预测乘客在海难中的生存几率。
