泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-akshgupta
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 灾难事件, 数据预处理, 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，记录了乘客的个人属性与最终的生存情况。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乘客数据。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，主要涉及英国、欧洲及北美地区。
数据维度：数据集包含乘客ID、是否幸存（Survived）、乘客等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶数量（SibSp）、父母子女数量（Parch）、船票信息（Ticket）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等字段。
数据格式：数据以CSV和XLSX格式提供，其中包含train.csv、test.csv、gender_submission.csv等文件，便于数据分析和建模。数据已进行初步整理，但可能需要进一步的预处理（如缺失值处理、特征工程等）。
来源信息：数据来源于Kaggle等平台，是用于机器学习和数据分析的经典数据集。
该数据集适合用于研究乘客生存预测、探索影响生存的因素、以及构建和评估分类模型。
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：适用于历史事件分析、社会学研究、以及灾难事件中的生存因素研究。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，例如评估不同人群的风险等级。
决策支持：支持在紧急情况下制定疏散策略，优化资源分配。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的经典案例，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，并评估不同特征对生存概率的影响，从而实现对灾难事件的深入理解和对未来风险的预判。
