泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-nileshthonte
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客信息, 数据挖掘, 机器学习, 历史事件, 生物统计, 灾难分析
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人特征及是否在海难中幸存的信息，用于构建预测模型。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前后。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，主要为英国及欧洲乘客。
数据维度：数据集包含乘客的身份信息（PassengerId）、生存情况（Survived）、乘客等级（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）、船票号码（Ticket）、船票价格（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等。
数据格式：CSV格式，包括train (1).csv（训练集）和test (1).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，原始数据经过整理和清洗，适合用于机器学习和数据分析。
该数据集适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，以及构建预测模型。
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、社会学研究以及生物统计学研究，例如分析不同乘客群体在灾难中的生存差异。
行业应用：可以为保险行业提供数据支持，用于风险评估和生存概率预测。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，帮助优化紧急救援方案。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实践素材，帮助学生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生存的关键因素，构建预测模型，并分析不同群体在灾难中的生存差异，从而提升对历史事件的理解，并为相关领域的决策提供数据支持。
