泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-vinaypratap
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 机器学习, 数据分析, 乘客信息, 灾难事件, 历史数据, 分类模型
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据集记录了1912年泰坦尼克号沉船事件的相关数据。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包含乘客的身份信息、个人特征和生存结果，主要字段包括：
PassengerId：乘客ID
Survived：是否幸存（0代表死亡，1代表存活）
Pclass：乘客等级
Name：乘客姓名
Sex：性别
Age：年龄
SibSp：兄弟姐妹/配偶同在船上的数量
Parch：父母/子女同在船上的数量
Ticket：船票号码
Fare：票价
Cabin：客舱号码
Embarked：登船港口
数据格式：提供CSV格式，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和Titanic_submission.csv（提交文件）三个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，数据已经过清洗和整理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和机器学习模型的构建与评估。
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：适用于探讨影响乘客生存的关键因素，如年龄、性别、社会阶层等，进行社会学、历史学等方面的研究。
行业应用：为保险行业提供风险评估模型的数据支持，帮助预测灾难发生时的人员伤亡情况。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，例如优化救援资源分配。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训案例，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影响生存的关键因素，构建预测模型，并评估不同因素对生存概率的影响，从而提升对灾难事件的理解和预测能力。
