泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-shahpranshu27
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 泰坦尼克号, 乘客数据, 机器学习, 数据挖掘, 预测模型, 历史事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，旨在用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据对应1912年4月10日至15日期间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信息，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的身份信息、客舱等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹及配偶人数、父母子女数、船票信息、票价、客舱号以及登船港口等。其中，train.csv文件包含“Survived”字段，表示乘客是否幸存（0代表未幸存，1代表幸存），test.csv文件用于预测乘客的生存情况。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，是关于泰坦尼克号乘客生存预测的公开数据集。数据已进行清洗和初步处理，可以直接用于分析和建模。
该数据集适合用于生存分析、数据挖掘和机器学习等领域的研究和实践。
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：适用于社会学、历史学、统计学等领域的学术研究，例如分析不同因素对生存概率的影响，探索历史事件中的社会现象。
行业应用：可以用于保险行业、风险评估等领域，帮助理解影响生存率的因素。
决策支持：支持在紧急情况下进行风险评估和资源分配，例如在灾难救援中优先考虑哪些人群。
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理解数据分析流程和建模方法。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，构建预测模型，并分析不同变量之间的关系，从而提升对历史事件的理解，并为实际应用提供参考。
