泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-gaelprograming
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 泰坦尼克号, 乘客数据, 机器学习, 数据挖掘, 预测模型, 生物统计, 历史事件
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客相关数据，记录了乘客的个人信息以及是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年泰坦尼克号沉没事件发生前后。
地理范围：数据主要涉及泰坦尼克号乘客，涵盖了不同国籍、不同社会阶层的乘客信息。
数据维度：包括乘客的ID、是否幸存（0代表未幸存，1代表幸存）、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶的数量、父母子女的数量、船票号码、票价、船舱号以及登船港口等。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件示例）。
来源信息：数据来源于Kaggle，用于机器学习和数据分析竞赛，原始数据来自泰坦尼克号乘客的真实记录。数据集已进行初步处理，如缺失值处理等。
该数据集适合用于生存分析、分类预测和特征工程等数据分析和机器学习任务。
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：适用于生物统计学、社会学和历史学等领域的研究，例如探索影响乘客生存的关键因素、分析不同社会阶层乘客的生存差异等。
行业应用：为保险行业和风险评估领域提供数据支持，例如分析影响生存概率的因素，为风险模型提供数据支持。
决策支持：支持决策者在灾难应对和资源分配方面的决策，例如分析哪些人群更易受到灾难影响，从而制定更有效的救援策略。
教育和培训：作为数据科学和机器学习课程的实训案例，帮助学生和研究人员学习数据预处理、特征工程、模型构建和评估等技能。
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，并对历史事件进行数据驱动的分析，帮助用户实现对生存概率的预测和对历史事件的深入理解。
