泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-mirmurtazazangejo
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 生存分析, 灾难事件, 历史数据
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人资料、船舱等级、票价等信息，以及他们在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为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，主要来自英国，但也包括来自欧洲和美国的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID、是否幸存（0代表未幸存，1代表幸存）、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、船舱号码以及登船港口等。
数据格式：提供CSV格式文件，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件），便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，原始数据经过了标准化处理。
该数据集特别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、历史学以及数据科学交叉领域的学术研究，如探讨社会阶级、性别、年龄等因素与生存率之间的关系。
行业应用：为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于分析灾难事件中的生存概率和风险因素。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，帮助优化救援方案和资源分配。
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乘客生存的关键因素，构建预测模型，以及评估不同预测模型的性能，最终实现对乘客生存情况的预测。
