泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengersSurvivalPrediction-yashdixit85
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, 人口统计, 生存分析
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征以及在海难中的生存情况。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，涉及大西洋海域。
数据维度：数据集包括乘客ID、船舱等级、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、船舱号和登船港口等多个维度。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的泰坦尼克号乘客信息，已进行标准化处理。
该数据集适合用于生存预测、人口统计分析和机器学习模型训练。
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、历史学和数据科学交叉领域的学术研究，如灾难事件中的生存因素分析、不同社会阶层的生存差异研究等。
行业应用：为保险行业提供风险评估模型的数据支持，或为灾难救援和应急管理提供决策参考。
决策支持：支持政府和相关机构进行灾难应对策略的制定，以及提升公共安全意识。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和统计学课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程和预测模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，帮助用户构建预测模型，并深入理解历史事件中的人员生存规律。
