泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-solyoh21
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, 历史事件, 数据预处理
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和是否幸存的数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客信息，属于历史数据。
地理范围：数据来源于泰坦尼克号，涉及大西洋航线。
数据维度：包括乘客ID、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、票价、船舱等级（1, 2, 3等）、登船港口（C, Q, S）等特征，以及乘客是否幸存的标签。
数据格式：CSV格式，文件名为prepared_test.csv，便于数据分析和模型训练。数据已进行预处理，包含缺失值填充和特征工程。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据经过处理，包括缺失值填充、特征编码等。
该数据集适合用于生存预测、数据挖掘、机器学习等相关领域。
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、生存预测模型研究、社会学研究等。
行业应用：为保险行业、灾难救援等领域提供数据支持，用于风险评估和资源分配。
决策支持：支持社会学、历史学等领域的决策制定和研究。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程，构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，以及分析不同特征对生存概率的影响。
