泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-barkhaverma
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, 数据分析, 机器学习, 历史事件, 灾难, 分类模型
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以及是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件发生时。
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：数据集包括乘客的“乘客ID”（PassengerId）、“船舱等级”（Pclass）、“姓名”（Name）、“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）、“船票价格”（Fare）、“船舱号”（Cabin）、“登船港口”（Embarked）以及训练集中的“是否幸存”（Survived）等字段。
数据格式：CSV格式，包含train (1).csv（训练集）和test (1).csv（测试集）两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，为泰坦尼克号乘客生存预测竞赛提供，已进行初步清洗和整理。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及进行生存预测模型的构建与评估。
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：适用于历史事件、社会学以及数据挖掘领域的学术研究，如探索不同乘客属性与生存概率之间的关系。
行业应用：可以为保险行业提供数据支持，用于风险评估和客户画像分析。
决策支持：支持航运业的安全管理，用于评估乘客疏散策略的有效性。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于构建分类模型，预测乘客的生存情况，并探究泰坦尼克号海难中影响生存的关键因素，如年龄、性别、社会阶层等。
