泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-ashishpatel26
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客数据, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 历史数据, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人属性和生存情况，主要用于预测乘客在海难中的生存概率。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，涉及多个国家和地区。
数据维度：包括乘客ID（PassengerId）、乘客等级（Pclass）、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（Cabin）和登船港口（Embarked）等多个维度。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开的Kaggle竞赛，原始数据经过整理和清洗，适用于数据分析和机器学习任务。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并构建预测模型。
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：适用于灾难事件、社会学、历史学等领域的研究，例如分析不同社会阶层、年龄组、性别等因素对生存率的影响。
行业应用：可以为保险公司、风险评估机构提供数据支持，用于评估风险和制定策略。
决策支持：支持灾难应对和应急管理，帮助优化救援策略和资源分配。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实践案例，帮助学生掌握数据处理、特征工程和模型构建的技能。
此数据集特别适合用于探索乘客属性与生存之间的关系，构建预测模型，帮助用户理解灾难事件中的生存规律，并进行风险评估。
