泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-pavithranaidu
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存分析, 乘客数据, 机器学习, 数据分析, 生存预测, 数据挖掘, 人口统计学
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4月15日泰坦尼克号沉船事件中乘客的信息。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否存活，0代表死亡，1代表存活）、“Pclass”（乘客等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（堂兄弟/妹个数）、“Parch”（父母与子女个数）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（船票价格）、“Cabin”（客舱号码）、“Embarked”（登船港口）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为titanic.csv，便于数据分析和模型构建。数据已进行初步整理，包含缺失值，需要进一步处理。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是经典的数据分析练习数据集，公开可用。该数据集常用于教学和数据分析实践。
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因素。
行业应用：可用于保险行业风险评估、灾难应对策略分析等。
决策支持：支持历史事件的复盘与分析，有助于理解影响生存的关键因素。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解数据预处理、特征工程、模型构建和评估等流程。
此数据集特别适合用于探索乘客的个人特征、社会地位等因素与生存概率之间的关系，帮助用户实现生存预测模型的构建，并深入理解历史事件中的关键影响因素。
