泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-avinashrola
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 灾难事件, 分类模型, 数据集
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：数据集基于1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上乘客的个人信息，包括来自不同国家和地区的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID（PassengerId）、是否生存（Survived）、船舱等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹/配偶的数量（SibSp）、父母/子女的数量（Parch）、船票编号（Ticket）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等字段。
数据格式：数据集提供CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交格式）三个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，基于真实的历史事件数据。已进行数据清洗和预处理，以便于模型训练。
该数据集适合用于生存预测、数据可视化、特征工程和机器学习模型训练。
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、数据科学等领域的研究，例如分析不同乘客特征与生存概率的关系。
行业应用：为保险行业、旅游行业等提供数据支持，用于风险评估和客户画像分析。
决策支持：支持灾难事件中的风险评估和应急管理决策，例如预测不同人群的生存概率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关联，帮助用户构建预测模型，并深入理解泰坦尼克号事件。
