泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-desmond6101
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, 历史数据, 预测建模
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及是否在海难中幸存的相关数据。主要特征如下：
时间跨度：数据集记录了1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为欧美乘客。
数据维度：数据集包括乘客的ID、船舱等级、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、船票价格、客舱号以及登船港口等信息。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，是公开可获取的用于预测泰坦尼克号乘客生存的数据集。数据已进行基本清洗和标准化，缺失值部分已处理。
该数据集适合用于探索影响生存的因素，并构建预测模型。
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：适用于社会学、历史学以及数据科学领域的学术研究，例如分析不同乘客特征对生存率的影响。
行业应用：可用于构建乘客生存预测模型，为灾难应急管理提供参考。
决策支持：支持对灾难事件中人员生存几率的预测，辅助决策者制定更有效的救援策略。
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和模型构建过程。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并构建预测模型，以优化决策和提升预测精度。
