泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-muskansuri
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 乘客数据, 泰坦尼克号, 机器学习, 数据预测, 灾难事件, 生物特征, 数据挖掘
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及其在海难中的生存情况，主要用于预测乘客的生存概率。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为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信息，主要为不同国籍的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID、生存情况（0代表未生存，1代表生存）、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、票价、船舱号和登船港口等信息。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件）三个文件，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据集来源于Kaggle平台，原始数据经过整理和清洗，适合用于机器学习任务。
该数据集适合用于生存分析和预测，以及探索影响生存的因素。
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、生存概率预测、影响因素分析等学术研究，例如探索不同乘客特征与生存率之间的关系。
行业应用：可以为保险行业、灾难应急管理等领域提供数据支持，例如分析灾难中不同人群的生存风险。
决策支持：支持数据驱动的风险评估和决策制定，例如在灾难发生时，基于乘客特征进行风险评估和资源分配。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的教学案例，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生存的关键因素，构建生存预测模型，并评估不同特征对生存概率的影响，从而优化决策和提升预测精度。
