泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-pranshushaa
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, 灾难事件, 历史数据, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征，旨在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乘客，主要涉及英国、欧洲及北美地区。
数据维度：数据集包括乘客ID、船舱等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、票价、客舱号和登船港口等多个维度。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，方便数据分析和模型构建。数据经过预处理，缺失值已做处理。
来源信息：数据来源于Kaggle等数据科学竞赛平台，是公开的、可用于机器学习和数据分析的经典数据集。
该数据集适合用于生存预测、数据探索、特征工程和机器学习模型训练。
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：适用于灾难事件分析、社会学研究和历史事件研究，如分析不同群体的生存概率差异。
行业应用：为保险行业、风险评估领域提供数据支持，可用于构建生存预测模型。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，帮助理解影响生存的关键因素。
教育和培训：作为数据分析、机器学习入门课程的经典案例，帮助学生理解数据预处理、特征选择和模型构建流程。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，如年龄、性别、社会阶层等，帮助用户建立预测模型，提升对灾难事件的认知。
