泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-karan21
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, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 生物统计, 历史事件
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，并提供了乘客是否幸存的标签。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乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要来自英国及其他国家。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如乘客ID、是否生还(Survived)、乘客等级(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)、票价(Fare)、客舱号码(Cabin)和登船港口(Embarked)。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件模板），便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据可能来源于泰坦尼克号乘客名单和相关的历史记录，已进行结构化处理。
该数据集适合用于生存预测、数据探索、特征工程和机器学习模型训练。
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：适用于社会学、历史学、生物统计学等领域的学术研究，例如分析影响乘客生存的关键因素。
行业应用：为数据科学和机器学习领域提供基础数据集，例如用于构建预测模型，评估不同算法的性能。
决策支持：支持灾难事件中的风险评估和应急响应策略的制定，帮助理解生存概率的影响因素。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解数据分析流程和建模方法。
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，帮助用户实现对灾难事件中生存因素的深入理解和预测模型的构建。
