泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-mhassaan1122
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, 历史数据, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台上的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息及最终的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括了乘客的身份标识（PassengerId）、生存状态（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）、船票价格（Fare）、船舱号（Cabin）、登船港口（Embarked）等多个字段。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是经典的数据挖掘与机器学习入门数据集，已进行基础的数据清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测、数据探索性分析和机器学习模型训练。
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的分析研究。
行业应用：可用于保险行业的风险评估、灾难救援策略的制定。
决策支持：支持在类似灾难场景下的应急预案制定和人员疏散方案优化。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解数据分析流程、模型构建和评估。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，并评估不同特征对生存概率的影响，以提升预测精度。
