泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-aniketgupta1001
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 数据挖掘, 机器学习, 分类任务, 乘客信息, 数据分析, 历史事件
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，旨在用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据对应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信息，主要涉及大西洋海域。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如“PassengerId”（乘客ID）、“Pclass”（客舱等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶数量）、“Parch”（父母/子女数量）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（船票价格）、“Cabin”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）。其中，train.csv文件中还包含“Survived”（是否幸存）字段作为标签。
数据格式：提供CSV格式的两个文件，分别为train.csv（训练集）和test.csv（测试集），便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据集来源于Kaggle竞赛，数据已进行初步清洗，但可能存在缺失值，需要进一步处理。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及进行生存预测模型的构建与评估。
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关键因素。
行业应用：可用于保险行业风险评估，以及灾难应对策略的制定。
决策支持：支持在紧急情况下的人员疏散策略优化，以及风险管理。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、以及数据分析课程的实训材料，帮助学生理解数据预处理、特征工程、模型构建和评估的全过程。
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，帮助用户构建预测模型，提升对历史事件的理解，并为实际应用提供数据支持。
