泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-ahsan687
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测，乘客信息，数据分析，机器学习，泰坦尼克号，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平台的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息以及他们的生存状况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年4月，即泰坦尼克号沉没事件发生的时间。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及英国至美国的航线。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄、船舱等级等）、家庭成员信息（如兄弟姐妹/配偶数量、父母/子女数量）、船票信息（如票号、票价）以及是否获救（0代表未获救，1代表获救）等字段。
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（提交文件）三个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是用于机器学习竞赛的公开数据集，已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，并进行生存预测模型的构建。
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、社会学研究以及数据挖掘领域的学术研究，例如探索不同因素对生存率的影响。
行业应用：可以为保险行业、风险评估等领域提供数据支持，尤其是在评估灾难事件中的人员风险方面。
决策支持：支持改进客运安全措施、优化乘客疏散策略等方面的决策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员掌握数据预处理、特征工程、模型训练和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索不同乘客特征对生存概率的影响，并构建预测模型，帮助用户理解和预测灾难事件中的人员生存情况。
