泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-parkjinsoo8485
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 乘客数据, 生存预测, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 历史数据, 特征工程
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人属性以及是否在海难中幸存。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发生时的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要来自欧洲和北美地区。
数据维度：数据集包括乘客的身份（PassengerId）、社会阶层（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、家庭成员数量（SibSp, Parch）、船票信息（Ticket, Fare）、客舱号（Cabin）以及登船港口（Embarked）等多个维度的数据。
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等数据科学平台，常用于数据分析、机器学习入门练习和模型构建。
该数据集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。
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、数据科学等领域的学术研究，例如分析不同社会阶层、年龄、性别等因素对生存概率的影响。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业等提供数据参考，用于风险评估和客户画像分析。
决策支持：支持灾难应急管理部门进行风险评估和资源分配策略的制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实践案例，帮助学生理解数据预处理、特征工程、模型构建和评估等流程。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，构建生存预测模型，以及进行数据可视化和分析。
