泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-beharavikram

泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-beharavikram

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, 历史事件, 数据预处理

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，记录了乘客的个人信息和是否获救的结果，主要用于预测乘客的生存情况。主要特征如下： 时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉没事件的乘客信息。 地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及英国和欧洲其他地区。 数据维度：数据集包含多个关键字段，如乘客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）、船票号码（Ticket）、票价（Fare）、客舱号码（Cabin）和登船港口（Embarked）。 数据格式：数据以CSV格式提供，包括训练集（trainscsv）、测试集（testedcsv）和用于预测的样本集（gendercsv），方便数据分析和模型训练。 来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，是公开的、经过处理的数据集。 该数据集适合用于生存预测、数据探索、特征工程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、社会学研究和灾难事件中的生存概率研究。 行业应用：为保险行业提供数据支持，用于风险评估和生存概率预测。 决策支持：支持灾难应对策略的制定和改进，以及乘客安全措施的优化。 教育和培训：作为机器学习、数据分析和数据科学课程的实训案例，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，并评估不同特征对生存概率的影响，帮助用户提升对历史事件的理解和预测能力。