泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-akshaysharma17
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, 历史数据, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle公开的泰坦尼克号乘客数据，记录了乘客的个人信息、船舱信息以及是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据代表1912年4月15日发生的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，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否幸存，0代表未幸存，1代表幸存）、“Pclass”（船舱等级）、“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”（票价）、“Cabin”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）等字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv (训练集) 和test.csv (测试集)两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，是公开的历史数据集，经过了预处理和整理。
该数据集适合用于生存预测、数据探索和机器学习建模。
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、历史学和数据科学交叉领域的学术研究，例如分析不同社会阶层、性别、年龄在灾难中的生存差异。
行业应用：可用于构建预测模型，模拟灾难事件中的人员生存概率，为应急管理和安全策略提供参考。
决策支持：支持风险评估和资源分配，帮助决策者更好地理解灾难中的关键影响因素。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训案例，帮助学生掌握数据预处理、特征工程和模型评估技能。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，例如年龄、性别、社会地位和船舱位置等，帮助用户实现预测模型构建、风险评估和数据可视化等目标。
