泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-wenjiechen0423
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, 预测模型, 数据挖掘, 机器学习, 灾难事件, 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以及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年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为英国及欧洲其他国家。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如姓名、性别、年龄、船舱等级、兄弟姐妹/配偶人数、父母/子女人数、船票价格、船舱号、登船港口等，以及是否幸存的标签。
数据格式：CSV格式，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件示例），便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，用于机器学习模型的训练与评估。已进行初步的数据整理和清洗，方便用户直接使用。
该数据集适合用于生存分析、数据挖掘、机器学习等领域的研究和应用。
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：适用于探讨在灾难事件中影响个体生存的因素，如性别、年龄、社会地位等，进行生存分析研究。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于评估风险因素和预测生存概率。
决策支持：支持在灾难应对和救援策略制定的过程中，通过数据分析优化资源分配和救援方案。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的案例，帮助学生和研究人员熟悉数据分析流程，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，并评估不同因素对生存概率的影响，从而实现对生存情况的预测。
