泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-rajashrideka
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存分析, 乘客信息, 机器学习, 数据预测, 灾难事件, 数据集, 乘客特征
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，以及他们的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了泰坦尼克号事件发生的时间，即1912年。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客ID、是否幸存（仅在train.csv中）、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票信息、票价、船舱号和登船港口等多个维度。
数据格式：提供CSV格式的文件，包括train.csv（训练集）和test.csv（测试集），便于进行数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行初步的清洗和整理，方便直接进行分析。
该数据集适合用于生存预测、数据挖掘、机器学习和统计分析等领域的研究。
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：适用于探索影响生存的因素，如性别、年龄、社会阶层等，进行生存率分析和模式识别。
行业应用：可以用于构建预测模型，帮助理解灾难事件中的生存规律，为灾难应对和风险管理提供参考。
决策支持：支持在紧急情况下，根据乘客特征预测生存概率，为决策提供数据支持。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训案例，帮助学生理解数据预处理、特征工程和模型评估等流程。
此数据集特别适合用于探索影响泰坦尼克号乘客生存的关键因素，并构建预测模型，帮助用户实现对生存概率的预测，提升对历史事件的理解。
