泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-abishekdaskhna
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客数据, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 生存分析, 数据集
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，记录了乘客的个人信息和是否幸存的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间，但代表了泰坦尼克号沉船事件发生时的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：包括乘客ID、是否幸存（仅train.csv）、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶人数、父母子女人数、船票号码、票价、客舱号以及登船港口等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，分别用于模型训练和预测。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，经过整理和清洗，便于模型训练和分析。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和机器学习模型的构建与评估。
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：适用于社会学、历史学和数据科学交叉领域的学术研究，如灾难事件中的生存因素分析、社会阶层对生存的影响等。
行业应用：为保险行业、风险评估领域提供数据支持，如评估不同人群的生存概率，进行风险建模等。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，帮助提升救援效率和资源分配的合理性。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、统计学等课程的实训素材，帮助学生掌握数据处理、特征工程和模型构建等技能。
此数据集特别适合用于探索乘客的个人特征与生存概率之间的关系，帮助用户构建预测模型，并深入理解影响生存的关键因素。
