泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-mochamadnaufal16
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 机器学习, 数据分析, 乘客信息, 灾难事件, 数据清洗, 统计分析
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征以及最终的生存情况。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情况。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息。
数据维度：数据集包含乘客ID、是否幸存（0代表未幸存，1代表幸存）、乘客等级、性别、年龄、兄弟姐妹/配偶同行人数、父母/子女同行人数、船票号码、票价、客舱号以及登船港口等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为titanic_nopelcsv，便于数据分析和模型构建。数据中可能存在缺失值，需要进行数据清洗。
来源信息：数据来源于公开的历史资料，通常用于教学、研究和数据分析。
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：适用于历史事件分析、生存分析、社会学研究等领域，例如探索不同社会阶层、年龄、性别等因素对生存率的影响。
行业应用：可用于构建预测模型，模拟灾难事件中的生存概率，为风险评估提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程，掌握数据预处理、特征工程、模型构建与评估等技能。
决策支持：为灾难应对、安全管理等领域提供数据支持，例如优化救援策略，提高生存几率。
此数据集特别适合用于分析乘客特征与生存之间的关系，构建预测模型，并探索在灾难场景下的人员生存规律。
