泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-mephistophel2312
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, 生存分析, 机器学习, 数据挖掘, 历史事件, 数据预处理
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，记录了乘客的个人信息和生存情况，用于预测乘客的生存概率。主要特征如下：
时间跨度：数据来源于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，主要涉及英国、欧洲及其他国家。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID、是否幸存、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、票价、客舱号码、登船港口等多个字段。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件示例）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竞赛，是公开的、经过整理的泰坦尼克号乘客数据。该数据集已进行初步的清洗和整理，但可能需要进一步的数据预处理。
该数据集适合用于探索生存预测，并进行数据建模、机器学习等技术应用。
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：适用于生存分析、历史事件分析、社会学研究等领域的学术研究，如探讨不同因素对生存概率的影响。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业提供数据支持，特别是在风险评估、客户画像等方面。
决策支持：支持决策者在灾难应对、安全管理等方面的决策制定和策略优化。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解数据分析流程和建模方法。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的因素，构建预测模型，从而帮助用户理解历史事件，并提升预测精度。
