泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-chinmaypradhan29
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, 灾难事件, 数据挖掘, 预测模型
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：数据集记录了1912年泰坦尼克号海难事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为英国及其它欧洲国家居民。
数据维度：包括乘客ID、船舱等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、票价、客舱号以及登船港口等多个字段。
数据格式：提供CSV格式，包含train.csv和test.csv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等平台，通常由历史研究整理或模拟生成，并已进行基础的数据清洗和预处理。
该数据集适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，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、以及数据科学领域的学术研究，如探索特定人群的生存概率，分析不同因素对生存的影响。
行业应用：可以为保险行业、灾难救援等领域提供数据参考，用于风险评估和应急预案制定。
决策支持：支持对灾难发生时的人员疏散策略、资源分配等方面的决策制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训案例，帮助学生理解数据预处理、特征工程、模型构建和评估等流程。
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，从而帮助用户理解灾难事件中的生存规律。
