泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-annaduraiyoga
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客数据, 数据分析, 机器学习, 生存分析, 灾难事件, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客相关数据，记录了乘客的个人信息及生存情况。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相关信息。
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：数据集包括乘客ID、是否幸存（Survived）、乘客等级（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）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等多个字段。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交模板）三个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测、特征工程和数据可视化等研究。
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：适用于探索灾难事件中影响生存的关键因素，如性别、年龄、社会阶层等，进行生存分析研究。
行业应用：可以为保险行业提供数据参考，用于风险评估和预测。
决策支持：支持社会学、历史学等领域的研究，深入了解社会阶层与生存的关系。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生掌握数据分析、特征工程和模型构建技能。
此数据集特别适合用于探索泰坦尼克号乘客的生存规律，预测乘客的生存概率，并分析不同因素对生存结果的影响。
