泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-gowthamshashank
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, 历史数据, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人特征和生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据来源于1912年4月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，主要为英国和欧洲乘客。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID（PassengerId）、是否幸存（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）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等信息。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括train.csv（训练集，包含乘客的生存信息）、test.csv（测试集，用于预测乘客生存情况）和gender_submission.csv（提交文件示例）。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据经过整理和清洗，方便进行数据分析和模型构建。
该数据集适合用于研究乘客生存概率预测、数据探索性分析和机器学习模型的训练与评估。
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：适用于历史事件分析、社会学研究、人口统计学等领域的学术研究，如分析不同因素对生存概率的影响。
行业应用：可以为保险行业、灾难应对等行业提供数据参考，用于风险评估和策略制定。
决策支持：支持数据驱动的决策，例如优化乘客安全措施，提高灾难应对效率。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、数据科学等课程的实训案例，帮助学生理解数据处理、特征工程和模型构建流程。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，构建预测模型，提升对灾难事件的理解，并为相关领域提供数据支持。
