泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-sureshnanaboina
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, 历史事件, 生物统计
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发生时的乘客信息。
地理范围：数据集中乘客信息涵盖了泰坦尼克号上的乘客，包括不同国籍和登船地点。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄、社会阶层）、船票信息（如票号、票价）、家庭成员信息（如兄弟姐妹/配偶数量、父母/子女数量）以及登船港口等。其中，train.csv文件包含“Survived”字段，用于指示乘客是否幸存，而test.csv文件用于预测乘客的生存情况。
数据格式：CSV格式，包括train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是经典的机器学习入门数据集。数据已进行初步处理，如缺失值处理等。
该数据集适合用于探索乘客生存与各种因素之间的关系，以及构建预测模型。
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：适用于探索灾难事件中生存概率影响因素的学术研究，例如性别、年龄、社会阶层等因素对生存率的影响。
行业应用：可以为保险行业、风险评估等领域提供数据参考，用于分析灾难风险和制定相关策略。
决策支持：支持历史事件分析和灾难应对策略的制定，帮助相关机构更好地理解灾难发生时的风险因素。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的实训数据，帮助学生和研究人员学习数据预处理、特征工程、模型构建和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索不同乘客特征与生存概率之间的关系，预测乘客的生存情况，并进行数据可视化分析，帮助用户理解灾难事件中的关键影响因素。
