泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-saritha123
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 灾难事件, 乘客信息, 数据分析, 机器学习, 生物统计, 数据挖掘
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和生存情况。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前后。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及大西洋区域。
数据维度：数据集包括乘客的身份信息（PassengerId）、是否幸存（Survived）、船舱等级（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）、船票号码（Ticket）、船票价格（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含titanic_train.csv（训练集），titanic_test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交格式文件），便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle等公开数据集，已进行基本的清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测、数据挖掘和机器学习等领域的研究和应用。
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：适用于灾难事件的生存分析、社会学研究、以及人口统计学研究。
行业应用：可用于保险行业风险评估、灾难救援策略制定等。
决策支持：支持在灾难发生时，基于乘客特征的生存概率预测，辅助救援决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训数据，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生存的各种因素，构建预测模型，并评估不同建模方法的性能，从而提升预测的准确性。
