泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-prathamraj
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客数据, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 人口统计, 数据清洗
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号沉船事件的乘客信息，记录了乘客的个人属性以及是否幸存的关键数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年泰坦尼克号沉船事件发生前后。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及英国和欧洲乘客。
数据维度：包括乘客ID (PassengerId)、乘客等级 (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)、票价 (Fare)、客舱号 (Cabin) 和登船港口 (Embarked) 等字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv, test.csv, gender_submission.csv三个文件，分别用于训练、测试和提交预测结果。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，用于泰坦尼克号乘客生存预测竞赛，已进行初步的数据清洗和整理。
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：适用于灾难事件中生存概率预测、社会经济因素对生存影响的分析研究，以及人口统计学研究。
行业应用：为保险行业、风险评估和应急管理提供数据支持，特别是在灾难应对和人员疏散策略制定方面。
决策支持：支持政府和相关机构在灾难预防、救援行动和资源分配方面的决策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程和构建预测模型。
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，评估不同因素对生存的影响，以及提升对灾难事件的理解。
