泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-brahmamyadav
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, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 历史事件, 数据集
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以及最终的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件相关的乘客信息。
地理范围：数据主要涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，涉及不同国籍和出发地。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如乘客ID（PassengerId）、是否生还（Survived）、乘客等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶数量（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）等。
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gender_submission.csv（提交文件模板）三个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，为参与泰坦尼克号生存预测竞赛的公开数据集，已进行数据清洗和基本处理。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，进行生存预测模型的构建和评估。
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、社会学、人口学等领域的研究，例如分析不同乘客特征与生存概率之间的关系。
行业应用：可以应用于保险行业，用于风险评估；也可用于教育行业，作为历史事件分析的案例。
决策支持：支持在灾难事件中进行风险评估和资源分配的决策制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型训练和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，并构建预测模型，帮助用户理解历史事件中的复杂关系，并提升预测准确性。
