泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-prasadmshaivas
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 数据清洗, 预测模型, 灾难事件
数据概述：
该数据集包含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：数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，涉及多个国家和地区。
数据维度：数据集包括乘客的身份信息（PassengerId）、社会经济地位（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、家庭成员数量（SibSp, Parch）、船票信息（Ticket, Fare）、船舱号（Cabin）以及登船港口（Embarked）等字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv, test.csv和submission.csv三个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据集通常来源于Kaggle等数据科学竞赛平台，由公开数据整理而成。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及开发预测模型。
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：适用于历史事件分析、生存预测模型构建、社会学研究等。
行业应用：可以应用于保险行业风险评估、灾难事件预警等。
决策支持：为类似事件的应急管理提供数据支持，帮助优化救援策略。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实践案例，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于研究乘客的个体特征与生存概率之间的关系，以及预测未知乘客的生存情况，从而帮助用户掌握数据分析技能和了解灾难事件的影响因素。
