泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-hardikgagrani
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客信息, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 历史数据, 数据挖掘
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，记录了乘客的基本信息以及是否在海难中幸存。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：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客ID（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）、船票编号（Ticket）、票价（Fare）、客舱号（Cabin）、登船港口（Embarked）等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，为公开的历史数据集，已进行基本的数据清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测、数据探索和机器学习模型构建等任务。
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：适用于探索灾难事件中影响生存的关键因素，如性别、年龄、社会阶层等。
行业应用：可用于构建乘客生存预测模型，为灾难应对和风险评估提供参考。
决策支持：支持历史事件分析和数据驱动的决策制定，帮助理解影响生存的关键因素。
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。
