泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-patil4444
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客信息, 机器学习, 数据挖掘, 历史事件, 风险分析, 数据集
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生还。主要特征如下：
时间跨度：数据基于1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要为英国出发的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID、是否生还（仅在训练集中）、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、票价、船舱号、登船港口等信息。
数据格式：CSV格式，分别提供了train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，便于模型训练与评估。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据可能来自各种公开渠道，如乘客名单、船票记录等，已进行标准化处理，便于数据分析。
该数据集适合用于生存预测、数据分析、机器学习建模等。
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、数据科学等领域的研究，如分析不同因素对生存概率的影响、探索乘客特征与生存之间的关系。
行业应用：可为保险行业提供风险评估模型训练数据，或用于历史事件的模拟与分析。
决策支持：支持风险管理、灾难应对等方面的决策制定，帮助了解影响生存的关键因素。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型构建与评估等技能。
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，帮助用户构建预测模型、提升预测准确性，并深入理解历史事件。
