泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-sonyaugustine123
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 乘客数据, 泰坦尼克号, 机器学习, 数据挖掘, 生存预测, 数据集, 人口统计
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：数据主要涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的个人身份信息（如乘客ID、姓名、性别、年龄）、船票信息（如船票等级、船票号码、票价）、家庭成员信息（如兄弟姐妹/配偶数量、父母/子女数量）、以及是否生存（0代表未生存，1代表生存）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交样本）三个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行初步的清洗和整理，但可能存在缺失值，需要进一步处理。
该数据集适合用于生存分析、预测建模和探索性数据分析。
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，如探讨不同因素对生存率的影响、分析乘客的社会经济地位与生存的关系等。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业提供数据支持，用于风险评估、客户细分等。
决策支持：支持灾难应对策略制定和生存预测模型构建，例如优化救援资源分配。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训素材，帮助学生理解数据分析流程和建模方法。
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，并验证不同算法的性能，以提升预测准确性。
