泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-mehmetyavuzgndz
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, 生物统计, 灾难事件, 数据预处理
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，记录了乘客的个人信息及最终的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为来自不同国家的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的乘客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、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、票价、客舱号以及登船港口等信息。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件，便于数据分析与建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，经过整理和清洗，适合用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，以及构建预测模型。
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、统计学、历史学等领域的学术研究，例如探索影响生存的关键因素，分析不同社会阶层、性别、年龄等因素对生存的影响。
行业应用：可以为数据科学和机器学习领域提供实践案例，特别是在生存预测、风险评估、以及灾难事件数据分析方面。
决策支持：支持对类似灾难事件的应急预案和救援策略的制定，帮助提升灾难应对能力。
教育和培训：作为数据科学、统计学、机器学习等课程的教学案例，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及构建预测模型，帮助用户理解和应用机器学习算法。
