泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-nagarajsg
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, 预测模型, 数据集
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，用于预测乘客的生存情况。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：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及大西洋海域。
数据维度：数据集包括乘客的身份信息（PassengerId）、社会经济地位（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、家庭成员数量（SibSp, Parch）、船票信息（Ticket, Fare）、船舱号（Cabin）以及登船港口（Embarked）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含三个文件：test.csv、train.csv和gender_submission.csv。其中，train.csv用于训练模型，test.csv用于测试，gender_submission.csv提供了提交预测结果的格式示例。
来源信息：数据来源于Kaggle等数据科学竞赛平台，通常由公开的泰坦尼克号乘客名单整理而来，并已进行基本的清洗和整理。
该数据集适合用于探索性数据分析、特征工程和构建预测模型。
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、历史学和数据科学交叉领域的学术研究，如探究不同乘客特征对生存率的影响、分析不同社会阶层在灾难中的生存差异等。
行业应用：为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于模拟和预测灾难事件中的人员伤亡情况。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，例如在紧急情况下优先救援哪些人群。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训数据，帮助学生和研究人员掌握数据预处理、特征选择、模型构建和评估等技能。
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，并对灾难事件进行深入分析，从而提升对历史事件的理解和预测能力。
