泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-nagavenkat321
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, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 乘客特征, 数据建模
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和生存情况，可用于分析影响乘客生存的关键因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖泰坦尼克号上的乘客，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的唯一标识符（PassengerId）、乘客等级（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、同行兄弟姐妹/配偶人数（SibSp）、同行父母/子女的人数（Parch）、船票号码（Ticket）、船票价格（Fare）、客舱号（Cabin）以及登船港口（Embarked）等。
数据格式：提供CSV格式文件，包括test.csv、train.csv和gender_submission.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，为泰坦尼克号乘客生存预测竞赛提供的数据集，已进行初步清洗和整理。
该数据集适合用于探索影响生存的关键因素，建立预测模型，并进行数据可视化分析。
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、社会学研究、以及灾难事件中生存因素分析等学术研究。
行业应用：为数据科学和机器学习领域提供训练和测试数据，用于构建预测模型。
决策支持：支持对灾难事件中人员疏散策略和风险评估模型的构建。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和数据可视化课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，帮助用户理解影响生存的关键因素，并构建预测模型。
