泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-swasthiksomayaji
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, 数据清洗, 预测模型
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和生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据对应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信息，主要为英国出发的国际乘客。
数据维度：包括乘客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、登船港口等多个维度。
数据格式：CSV格式，包含traindf.csv、testdf.csv和gender_submission.csv三个文件，便于数据处理和模型训练。其中，traindf.csv用于训练模型，testdf.csv用于测试模型，gender_submission.csv提供了提交结果的格式示例。
来源信息：数据集来源于Kaggle竞赛，原始数据来自泰坦尼克号乘客的官方记录和相关研究。数据已进行初步处理，如缺失值处理、特征工程等。
该数据集适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，以及构建预测乘客生存的机器学习模型。
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、历史学和数据科学交叉领域的学术研究，如灾难事件中的生存分析、影响生存的关键因素分析等。
行业应用：可以为保险行业、风险评估等领域提供数据支持，特别是在评估人员风险和预测灾难损失方面。
决策支持：支持相关机构在灾难应急管理、资源分配等方面的决策制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和统计学课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入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不同乘客属性对生存概率的影响，帮助用户构建预测模型，优化灾难应对策略。
