泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-marshallmason
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, 灾难事件, 数据预处理, 二元分类
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征以及是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据来源于1912年北大西洋泰坦尼克号沉船事件。
数据维度：数据集包括乘客ID、是否幸存（仅在train.csv中）、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、船舱号和登船港口等信息。
数据格式：提供CSV格式的train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和建模。train.csv包含乘客的生存信息，而test.csv用于测试模型的预测能力。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是用于泰坦尼克号生存预测挑战赛的数据集。
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：适用于历史事件分析、生存概率预测、社会学研究等领域的学术研究。
行业应用：可以用于开发预测模型，帮助理解影响生存的关键因素，如乘客等级、性别、年龄等。
决策支持：支持风险评估和灾难响应策略的制定，帮助优化应急预案。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训材料，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影响生存的关键因素，构建预测模型，以及分析不同乘客群体的生存概率差异，帮助用户提升数据分析能力和模型构建水平。
