泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-ayush10mehta
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, 数据集, 机器学习, 预测模型, 生存预测, 数据挖掘
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，记录了乘客的个人信息以及是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但指代1912年泰坦尼克号海难事件。
地理范围：数据涵盖泰坦尼克号乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包含训练集（train.csv）和测试集（test.csv），包含乘客ID、是否幸存（仅训练集）、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票编号、票价、客舱号和登船港口等信息。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于生存分析、数据挖掘和机器学习等领域。
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：适用于探索影响乘客生存的关键因素的学术研究，如性别、年龄、舱位等级与生存概率的关系。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业提供数据参考，用于风险评估和客户画像分析。
决策支持：支持相关领域的决策制定，如灾难应对策略的优化。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训材料，帮助学生理解数据预处理、特征工程和模型构建等流程。
此数据集特别适合用于探索乘客生存的影响因素，构建预测模型，并进行生存概率的评估。
