泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-shrutakeertidatta
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存分析, 乘客信息, 机器学习, 数据预测, 灾难事件, 历史数据, 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，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了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的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的ID、船舱等级（Pclass）、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）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等。
数据格式：数据集提供CSV格式，包含test.csv、train.csv和gender_submission.csv三个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据集通常来源于Kaggle等数据科学竞赛平台，提供了经过整理的乘客信息。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和机器学习建模。
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、灾难事件的生存分析研究，以及社会学、人口学等领域的研究。
行业应用：可以为保险行业、风险评估等领域提供数据支持，尤其是在灾难风险预测方面。
决策支持：支持对于灾难事件中生存因素的深入理解，有助于制定更有效的救援策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训案例，帮助学生理解数据预处理、特征工程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并通过构建预测模型来评估不同因素的重要性，从而实现对生存概率的预测。
