泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-anujkumarraj
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客信息, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 数据清洗, 预测模型
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度： 数据对应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，涉及大西洋航线。
数据维度： 数据集包括乘客ID、生存状态（0代表未获救，1代表获救）、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹/配偶同行人数、父母/子女同行人数、船票号码、票价、船舱号、登船港口等多个维度。
数据格式： 数据以CSV格式提供，包含train2.csv、test2.csv和gender_submission2.csv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，已进行初步的数据整理和清洗。
该数据集适合用于生存预测、数据可视化、特征工程以及机器学习模型的构建与评估。
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：适用于灾难事件、社会学、人口学等领域的研究，例如分析不同社会阶层、年龄、性别等因素对生存概率的影响。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，例如评估灾难风险和预测赔付情况。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，例如优化乘客疏散方案和提高救援效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，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，以及评估不同特征的重要性，从而加深对灾难事件的理解，并为未来的灾难应对提供参考。
