泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-krithikk
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 机器学习, 乘客信息, 数据分析, 生存分析, 灾难事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为1912年4月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，主要为英国出发的国际乘客。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如乘客ID、是否幸存、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票信息、票价、客舱号和登船港口等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件示例）。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是用于机器学习竞赛的公开数据集，数据已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测、数据探索和机器学习模型的构建。
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：适用于灾难事件、生存分析和人口统计学的学术研究，例如分析不同特征对生存概率的影响。
行业应用：可以为保险行业提供数据支持，用于风险评估和生存预测模型的构建。
决策支持：支持对灾难事件中人员生存的因素进行分析，辅助制定应急预案和救援策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训素材，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乘客特征与生存之间的关系，帮助用户构建预测模型，评估不同因素对生存概率的影响，并进行数据驱动的决策分析。
