泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-dohyunyim
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 机器学习, 数据分析, 乘客信息, 灾难事件, 二元分类, 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在海难中幸存的关键数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为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，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的身份标识（PassengerId）、船舱等级（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、家庭成员数量（SibSp, Parch）、船票信息（Ticket）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为test.csv、train.csv、gender_submission.csv，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据来自于泰坦尼克号乘客名单。数据已进行初步处理，如缺失值处理、数据类型转换等。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及构建预测模型。
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、社会学研究，以及探索影响生存的关键因素。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据参考，用于分析特定人群在灾难中的生存概率。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，帮助提升救援效率和资源分配的合理性。
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，构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索乘客的个人特征与生存概率之间的关系，帮助用户构建预测模型，从而预测乘客的生存情况。
