泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-rajaakashyap
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, 数据集
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，包括乘客的个人特征以及他们是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为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，主要涉及大西洋海域。
数据维度：数据集包括多个维度，如乘客ID（PassengerId）、乘客等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶人数（SibSp）、父母子女人数（Parch）、船票号码（Ticket）、船票价格（Fare）、客舱号（Cabin）、登船港口（Embarked）以及是否幸存（Survived，仅存在于训练集中）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，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用于测试模型的预测能力。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛平台，该平台提供了经过整理和清洗的数据，方便进行数据分析和机器学习建模。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的因素，以及构建预测模型。
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、历史学等领域的研究，例如分析不同社会阶层、年龄、性别等因素对生存率的影响。
行业应用：为数据科学和机器学习领域提供基础数据集，尤其适用于二元分类问题的模型训练和评估。
决策支持：支持灾难事件应急管理和风险评估，帮助理解在类似情境下关键决策因素。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实践案例，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型构建和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，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。
