泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-pengwow
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 灾难事件, 历史数据, 数据建模
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了他们在沉船事件中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包含乘客的个人信息，如乘客ID、是否幸存、船舱等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票编号、票价、船舱号和登船港口。
数据格式：数据以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构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是经典的数据挖掘竞赛数据集，已被广泛用于教学和研究。
该数据集适合用于生存预测、数据探索和特征工程等任务。
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：适用于社会学、历史学和数据科学交叉领域的学术研究，如探讨不同社会阶层、性别和年龄在灾难中的生存差异。
行业应用：为保险行业、风险评估和灾难应急管理提供数据支持，尤其在预测个体在类似事件中的生存概率方面。
决策支持：支持政策制定者在灾难应急预案中，针对不同群体采取更有效的救援措施。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和数据挖掘课程的实训素材，帮助学生掌握数据预处理、特征选择和模型评估的技能。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，帮助用户构建预测模型，提升对灾难事件中生存概率的理解和预测能力。
