泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-aiswaryachundury
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：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征，旨在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年泰坦尼克号沉船事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及英国及其他欧洲国家。
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）、船票号码（Ticket）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）、登船港口（Embarked）等多个维度。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv, test.csv, gender_submission.csv三个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle等平台，是经典的机器学习入门数据集。数据已进行一定程度的预处理，但仍需进行缺失值处理和特征工程。
该数据集适合用于生存预测、数据探索性分析和机器学习模型的构建与评估。
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：适用于社会学、历史学和数据科学交叉领域的学术研究，如灾难事件中的生存分析、社会阶级对生存的影响研究等。
行业应用：为保险行业、风险评估领域提供数据支持，尤其在预测风险、评估损失等方面具有参考价值。
决策支持：支持灾难应对策略的制定和优化，帮助提升灾难发生时的救援效率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的经典案例，帮助学生和研究人员理解数据处理流程和模型构建方法。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并构建预测模型，以优化数据驱动的决策，提高预测精度。
