泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-raghavlohiya
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客信息, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 历史数据, 分类模型
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，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，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：包括乘客ID、生存状态（仅在train.csv中）、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、客舱号和登船港口等多个维度。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，其中train.csv包含乘客的生存信息，test.csv用于预测。
来源信息：数据集来源于公开的Kaggle竞赛，原始数据来自泰坦尼克号乘客名单和相关记录。数据已进行基本处理，但可能需要进一步的数据清洗和特征工程。
该数据集适合用于生存预测模型的构建和评估，以及数据分析和机器学习的实践。
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，以及探索影响生存的关键因素。
行业应用：为保险行业提供数据参考，用于风险评估和客户细分。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，帮助优化紧急救援和疏散方案。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和统计学课程的实训材料，帮助学生理解数据预处理、特征选择、模型训练和评估的流程。
此数据集特别适合用于探索影响泰坦尼克号乘客生存的关键因素，构建预测模型，并评估不同因素对生存概率的影响，从而提升对灾难事件的理解和预测能力。
