泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-csargaibor
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客数据, 机器学习, 数据分析, 生存分析, 灾难事件, 历史数据
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及其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信息，主要为英国至美国的航线。
数据维度：数据集包括乘客ID、是否幸存、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、票价、客舱号以及登船港口等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集，带生存标签）、test.csv（测试集，无生存标签）和gender_submission.csv（提交格式文件）。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行基本的数据清洗和预处理。
该数据集适合用于生存预测模型构建、数据分析和机器学习实践。
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：适用于灾难事件中的生存分析、社会学研究以及历史事件研究。
行业应用：可用于保险行业风险评估、灾难救援策略分析等。
决策支持：支持在灾难发生时，基于乘客特征预测生存概率，辅助救援决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解数据预处理、特征工程和模型构建等流程。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升对灾难事件的理解和应对能力。
