泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-ashwinikarbhari
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客信息, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 生物统计, 历史数据
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle的泰坦尼克号乘客数据，记录了乘客的个人信息及其在海难中的生存状况。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，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的身份信息、客舱等级、性别、年龄、同行亲属数量、船票信息、船舱号以及登船港口等，并标注了乘客是否幸存。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含训练集和测试集两个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据集来源于Kaggle平台，数据经过整理和清洗，适合用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于生存预测、数据探索、特征工程等相关研究。
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：适用于探讨影响生存的关键因素，如性别、年龄、社会阶层等，并进行生存概率预测的学术研究。
行业应用：可以为灾难事件的风险评估和应急响应提供数据支持，例如分析不同人群的生存概率，优化救援策略。
决策支持：支持在灾难应对中进行资源分配和优先救援决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的经典案例，用于演示数据分析流程、模型构建和评估方法。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，以及构建预测模型，帮助用户理解灾难事件中的生存规律。
