泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-nagakrishnaveni
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 泰坦尼克号, 乘客数据, 机器学习, 数据预测, 灾难事件, 数据预处理, 生存预测模型
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人属性以及在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为1912年4月15日泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及英国、欧洲及北美地区。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如“乘客ID”（PassengerId）、“生存情况”（Survived）、“船舱等级”（Pclass）、“姓名”（Name）、“性别”（Sex）、“年龄”（Age）、“兄弟姐妹配偶数量”（SibSp）、“父母子女数量”（Parch）、“船票号码”（Ticket）、“船票价格”（Fare）、“船舱号”（Cabin）、“登船港口”（Embarked）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件）三个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据经过整理和清洗，便于进行生存预测模型的构建。
该数据集适合用于生存分析、数据探索、特征工程以及机器学习模型的训练和评估。
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、以及灾难事件中生存因素的研究，如探索不同社会阶层、性别、年龄等因素对生存的影响。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于建立风险预测模型。
决策支持：支持在紧急情况下的人员疏散策略制定，以及灾难应对措施的优化。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解数据分析流程，构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，并评估不同特征对生存概率的影响，帮助用户实现对灾难事件的深入理解和对生存因素的预测。
