泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-ahmedosamaelkhadrawy
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, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 历史事件, 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，记录了乘客的个人属性、船舱等级、票价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年泰坦尼克号沉没事件的相关信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，涉及不同国籍和出发地。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID、是否幸存（仅在train.csv中）、船舱等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票编号、票价、船舱号、登船港口等多个维度。
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训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据已进行预处理和清洗，便于直接使用。
该数据集适合用于生存预测、数据挖掘和机器学习模型的构建与评估。
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、社会学研究以及灾难事件中的生存规律研究，如不同群体在灾难中的生存概率差异。
行业应用：为保险行业、风险评估机构提供数据支持，用于评估不同群体的风险系数。
决策支持：支持灾难预警与应急管理，帮助优化救援策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训案例，帮助学生掌握数据预处理、特征工程和模型构建等技能。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，并分析不同变量之间的关联性，从而加深对泰坦尼克号事件的理解和认识。
