泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-anmolgirase
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 机器学习, 数据分析, 乘客信息, 灾难事件, 数据预处理, 特征工程
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征以及最终的生存状况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间点为1912年泰坦尼克号沉没事件发生时。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及英国及其他欧洲国家。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID（PassengerId）、是否幸存（Survived）、客舱等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶数量（SibSp）、父母子女数量（Parch）、船票信息（Ticket）、票价（Fare）、客舱号（Cabin）以及登船港口（Embarked）等。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和机器学习建模。数据已进行基本的清洗和预处理，例如缺失值处理。
该数据集特别适用于生存预测、数据可视化和特征工程等任务。
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：适用于灾难事件中的生存分析、社会学研究以及历史事件的解读。
行业应用：为保险行业、风险评估和应急管理提供数据支持，用于分析影响生存的关键因素。
决策支持：支持基于乘客特征的生存概率评估，辅助决策制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和数据科学课程的实训案例，帮助学生理解数据分析流程。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，例如年龄、性别、社会阶层等，帮助用户构建预测模型，提升对灾难事件的理解和应对能力。
