泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-lbiminhtrk15
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客信息, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 历史数据, 数据清洗
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的个人信息，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，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：包括乘客的社会经济地位（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）、登船港口（embarked）、救生艇信息（boat）、身份信息（body, homedest）等。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和sample_submission.csv三个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的历史记录和研究，通常已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测、分类建模和数据探索。
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、生存预测模型构建等研究，例如探索不同因素对生存概率的影响。
行业应用：可用于风险评估、保险精算等领域，为类似灾难事件的应对提供数据支持。
决策支持：支持在灾难应对和救援策略制定中的决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的案例，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分析乘客属性与生存之间的关系，帮助用户构建预测模型，从而提高对灾难事件的理解和应对能力。
