泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-prashaligupta
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, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 历史数据, 分类模型
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及其生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据反映了1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要为跨大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否生存，0代表死亡，1代表生存）、“Pclass”（乘客等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（堂兄弟/妹配偶的数量）、“Parch”（父母与孩子的数量）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（船票价格）、“Cabin”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）等多个字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，为公开数据集，已进行基本的预处理和结构化。
该数据集适合用于生存预测、数据探索、特征工程和机器学习建模等任务。
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，如探索影响生存的关键因素、分析不同群体的生存概率差异等。
行业应用：为保险行业、旅游行业提供数据参考，帮助进行风险评估和客户画像分析。
决策支持：支持灾难应急管理部门的决策制定，帮助理解灾难中不同人群的生存情况，优化救援策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训数据集，帮助学生掌握数据预处理、特征选择、模型构建和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，例如年龄、性别、社会地位等，并构建预测模型，以提升预测准确性。
