泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-muneerabusafiah
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 灾难事件, 人口统计, 机器学习, 数据预测, 历史事件, 生物特征, 数据清洗
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，记录了乘客的个人特征以及是否在海难中生还的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要涉及英国、欧洲及北美地区。
数据维度：包括乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄、船舱等级、票价等）和生存状态（0代表未生还，1代表生还）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交格式示例）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竞赛，原始数据来自于泰坦尼克号乘客的官方名单和相关记录，已进行基础的清洗和整理。
该数据集适合用于生存分析、数据预测、分类建模以及探索不同乘客特征与生存概率之间的关系。
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：适用于历史事件研究、社会学分析、生物统计学研究，以及探讨不同社会阶层、性别、年龄等因素对生存概率的影响。
行业应用：可以用于构建预测模型，例如预测其他灾难事件中个体的生存概率，或者用于风险评估。
决策支持：支持对灾难应对措施和乘客安全策略的制定，例如在紧急情况下优先疏散哪些人群等。
教育和培训：作为数据科学、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、模型构建和评估等流程。
此数据集特别适合用于探索乘客的个人特征与生存之间的关系，以及预测在特定条件下乘客的生存概率，从而提升预测精度。
