泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-nirajrathore
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存分析, 乘客信息, 机器学习, 数据挖掘, 预测模型, 灾难事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle网站的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息及其是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据对应1912年4月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，主要为跨大西洋航线的乘客。
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)、兄弟姐妹配偶数量(SibSp)、父母子女数量(Parch)、船票号码(Ticket)、票价(Fare)、船舱号(Cabin)和登船港口(Embarked)等字段。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，原始数据经过整理，已进行缺失值处理和特征提取等预处理。
该数据集适合用于生存预测、数据探索性分析和机器学习建模等任务。
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、灾难事件研究等领域的学术研究，例如探索不同乘客群体的生存概率。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业提供数据参考，例如风险评估和乘客安全策略分析。
决策支持：支持历史事件的分析，辅助决策者了解影响生存的关键因素。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和统计学课程的实训材料，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影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，并进行深入的数据分析，从而提升对历史事件的理解。
