泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-azmhaque
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 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平台上的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息和是否幸存的标签。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发生时。
地理范围：数据来源于泰坦尼克号乘客，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的多种属性，如乘客ID（PassengerId）、乘客等级（Pclass）、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）、船票价格（Fare）、客舱号（Cabin）、登船港口（Embarked）等。
数据格式：CSV格式，包含train (1).csv和test (1).csv两个文件，便于数据分析和机器学习模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，经过了初步的整理和清洗。
该数据集适合用于生存预测模型构建、数据探索性分析和特征工程研究。
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：适用于灾难事件分析、生存概率预测、社会学研究等领域，可以深入探究不同因素对生存结果的影响。
行业应用：可以为保险行业提供数据支持，用于风险评估和客户细分；也可为旅游行业提供历史数据参考。
决策支持：支持在紧急情况下的决策制定，例如灾难救援中的资源分配。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的经典案例，帮助学生和研究人员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，构建预测模型，并进行模型性能评估，从而提升预测准确性。
