泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-raffeyhassan
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客信息, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 历史事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle网站的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客ID、船舱等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、票价、船舱号以及登船港口等关键信息。
数据格式：提供CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，方便数据分析和机器学习模型的构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行初步整理，便于直接进行数据分析。
该数据集适合用于生存预测、数据探索、特征工程和机器学习模型的训练与评估。
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、社会学研究和灾难事件中的生存因素分析等。
行业应用：可以为保险行业、风险评估部门提供数据支持，用于评估风险和预测生存概率。
决策支持：支持灾难应对策略的制定和优化，帮助提升救援效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训材料，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、船舱等级等，帮助用户构建预测模型并评估其性能。
