泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-nishakalkandha
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 数据集, 机器学习, 乘客数据, 历史事件, 数据分析, 分类
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息以及是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据来源于1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据主要涉及泰坦尼克号上的乘客，涵盖不同国籍和地区。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID、是否幸存（仅在train.csv中）、船舱等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、票价、船舱号以及登船港口。
数据格式：CSV格式，分为train.csv和test.csv两个文件，分别用于训练和测试模型。
来源信息：数据集源于Kaggle平台，已进行初步的整理和清洗，适合直接用于数据分析和建模。
该数据集适合用于生存预测、乘客特征分析等研究，以及数据建模、机器学习等技术应用。
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、生物统计学等领域的学术研究，如分析不同因素对生存率的影响。
行业应用：可以为保险行业、风险评估等提供数据支持，特别是在灾难风险评估和生存概率预测方面。
决策支持：支持在紧急情况下的资源分配和救援策略制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
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，帮助用户构建预测模型，提升预测准确性。
