泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-radhakrishnangr
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, 预测模型, 数据集
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最终的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据对应于1912年4月15日发生的泰坦尼克号沉船事件。
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：数据集包含多个字段，包括乘客ID、是否获救（Survived）、乘客等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶人数（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）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv (训练集), test.csv (测试集)和submission.csv (提交文件)三个文件，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle等平台，经过整理，用于机器学习和数据分析竞赛。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的因素，以及建立预测模型。
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：适用于探讨影响生存的因素，例如年龄、性别、社会阶层等，以及对灾难事件的社会学研究。
行业应用：为保险行业、风险评估和灾难管理提供数据支持，用于分析风险因素和制定相应的策略。
决策支持：支持历史事件的分析，为决策提供参考，并帮助理解在紧急情况下如何优化资源分配。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训素材，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探索生存预测模型，帮助用户理解影响生存的关键因素，并构建预测模型以评估不同因素对生存概率的影响，从而优化决策。
