泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-satyamd34
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存分析, 乘客信息, 预测模型, 数据挖掘, 机器学习, 灾难事件, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，以及他们是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，主要涉及大西洋海域。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄、船舱等级等）、家庭成员信息（兄弟姐妹/配偶数量、父母/子女数量）、船票信息（票号、票价）以及登船港口等。其中train.csv文件包含乘客是否幸存的标签（Survived），test.csv文件则用于预测乘客的生存情况。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台上的泰坦尼克号生存预测竞赛，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、数据探索、特征工程和机器学习建模。
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：适用于灾难事件中的生存分析研究，社会学研究，以及探索不同因素对生存率的影响。
行业应用：为保险行业、灾难应急管理等领域提供数据支持，可用于风险评估、人员疏散策略制定等。
决策支持：支持在类似灾难发生时，根据乘客信息预测其生存概率，辅助决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训案例，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生存的关键因素，构建预测模型，并评估不同因素对生存概率的贡献，从而帮助用户提升对灾难事件的理解和预测能力。
