泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-medharawat
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 灾难事件, 历史数据, 预测模型
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及其最终的生存状态。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：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客ID（PassengerId）、乘客等级（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、同伴数量（SibSp和Parch）、船票信息（Ticket）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等多个维度。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是经典的数据科学入门数据集，常用于预测模型构建和数据分析实践。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，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、生存分析、社会学研究等领域，探索不同乘客特征与生存概率之间的关系。
行业应用：可用于保险行业风险评估，预测不同人群在灾难中的生存概率。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，帮助优化救援资源分配。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的经典案例，帮助学生和研究人员掌握数据处理、特征工程和模型构建的技能。
此数据集特别适合用于构建预测模型，预测乘客在海难中的生存情况，并深入分析不同因素对生存概率的影响。
