泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-shwetachaskar
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, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 生物统计, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台上的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息及其在沉船事件中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为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，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否生存，0代表未生存，1代表已生存）、“Pclass”（乘客等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（堂兄弟/妹个数）、“Parch”（父母与子女个数）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（票价）、“Cabin”（客舱号码）、“Embarked”（登船港口）等多个字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于Kaggle平台，数据已进行初步整理和清洗。
该数据集适合用于生存预测、乘客特征分析、数据可视化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：适用于历史事件分析、生物统计学研究，以及社会学领域的生存规律研究，例如，分析不同社会阶层、年龄段、性别等群体的生存概率差异。
行业应用：为保险行业提供风险评估的参考数据，也可用于灾难事件应急预案的制定和优化。
决策支持：支持公共安全部门的决策制定，例如，在类似灾难发生时，快速评估人员的生存风险。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的经典案例，帮助学生和研究人员熟悉数据处理流程、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因素，并构建预测模型，帮助用户理解和预测在灾难性事件中的生存概率，并进行相关因素分析。
