泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-dhruvp07
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客数据, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 历史数据, 二分类
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，并标注了他们的生存状态。主要特征如下：
时间跨度：数据为1912年泰坦尼克号沉船事件发生时的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上所有乘客的信息，主要涉及英国和北美航线。
数据维度：数据集包括乘客的身份标识（PassengerId）、是否幸存（Survived）、乘客等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶人数（SibSp）、父母子女数量（Parch）、船票号码（Ticket）、船票价格（Fare）、客舱号（Cabin）、登船港口（Embarked）等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件，便于数据分析和建模。数据已进行基本处理，例如缺失值处理等。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并构建预测模型。
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：适用于历史事件分析、社会学研究，以及探讨影响人类生存的关键因素。
行业应用：为数据科学和机器学习领域提供训练和测试数据，尤其是在生存预测、风险评估和灾难响应方面。
决策支持：支持在紧急情况下的资源分配和人员疏散策略的制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的教学案例，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探索乘客的个人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。
