泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-prashantgodse
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 泰坦尼克号, 乘客数据, 预测模型, 数据挖掘, 机器学习, 生存预测, 数据预处理
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，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年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信息，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄），船舱等级、船票信息、家庭成员数量、登船港口以及是否生存等关键数据。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：titanic_train.csv（训练集）和titanic_test.csv（测试集），便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，经过了初步的整理和清洗，可以直接用于数据分析和建模。
该数据集适合用于生存分析、数据探索、特征工程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、统计学等领域的学术研究，如探索不同因素对生存率的影响，研究社会阶层与生存的关系。
行业应用：为数据科学和机器学习领域提供实训数据，尤其适用于构建和评估预测模型，如预测乘客的生存概率。
决策支持：可用于辅助理解灾难事件中的生存模式，为类似事件的应急管理和资源分配提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的教学案例，帮助学生理解数据分析流程，掌握模型构建与评估方法。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，以及进行数据可视化和报告撰写，从而深入理解泰坦尼克号沉没事件。
