泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-eranuragsingh
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, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 统计分析, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客数据，记录了乘客的个人信息以及是否在海难中幸存的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要为欧洲及北美地区。
数据维度：包括乘客的身份信息（如姓名、性别、年龄、船票等级等）、家庭信息（如兄弟姐妹/配偶数量、父母/子女数量）、船票信息（如票号、票价）以及是否获救的标签“Survived”。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据可能经过了清洗和预处理，以适应机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，以及构建预测乘客生存的模型。
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，以及探讨不同乘客特征对生存概率的影响。
行业应用：可用于构建乘客生存预测模型，为灾难救援、保险行业提供参考。
决策支持：支持在灾难发生时，基于乘客特征进行风险评估和资源分配的决策。
教育和培训：作为数据科学和机器学习课程的实训案例，帮助学生理解数据分析流程和模型构建方法。
此数据集特别适合用于探究影响乘客生存的关键因素，并建立预测模型，从而提升对灾难事件的理解和应对能力。
