泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-shubhankartiwari
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, 历史事件, 灾难事件, 分类模型
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，包括乘客的个人信息、船舱等级、票价、以及是否幸存等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为泰坦尼克号沉没事件发生的时间，即1912年。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，这些乘客来自不同的国家和地区。
数据维度：数据集包括乘客ID、是否幸存（0代表未幸存，1代表已幸存）、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票编号、票价、客舱号、登船港口等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据集来源于Kaggle平台，是用于机器学习入门和数据分析的经典案例。数据已进行清洗和预处理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于生存预测研究、数据探索性分析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：适用于历史事件分析、社会学研究和生存概率预测等学术研究。
行业应用：可用于保险行业的风险评估，以及灾难事件中的人员生存概率分析。
决策支持：支持决策者在灾难应对和紧急救援方面的策略制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和统计学课程的辅助材料，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探索乘客特征与生存概率之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升对历史事件的认知，并为实际应用提供参考。
