泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-kyoungguyeo
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客数据, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 乘客特征, 数据建模
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的相关信息，记录了乘客的个人属性和生存情况，可用于分析影响乘客生存的因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年4月，即泰坦尼克号沉没事件发生的时间。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及大西洋海域。
数据维度：数据集包括乘客ID、船舱等级、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、票价、客舱号码和登船港口等信息。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle等数据科学竞赛平台，为公开的经典数据集。已进行基本的数据清洗和预处理，便于直接使用。
该数据集适合用于探索性数据分析、数据可视化和机器学习模型训练。
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、历史学和数据科学等领域的学术研究，例如分析不同乘客特征对生存率的影响。
行业应用：可用于保险行业风险评估、灾难应急管理和乘客安全策略制定等。
决策支持：支持对灾难事件中生存因素的分析，辅助制定更有效的救援和安全措施。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训素材，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预测乘客的生存概率，并探索影响生存的关键因素，例如年龄、性别、船舱等级等，帮助用户构建预测模型并评估其性能。
