泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-jeoungbin
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, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 历史数据, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，用于预测乘客的生存情况。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中乘客的信息。
地理范围：数据集中记录了泰坦尼克号乘客的信息，涉及大西洋海域。
数据维度：数据集包括乘客ID、乘客等级、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、票价、客舱号和登船港口等多个维度。
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，方便数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于Kaggle等平台，是关于泰坦尼克号乘客信息的公开数据集。
该数据集适合用于探索乘客特征与生存率之间的关系，以及构建生存预测模型。
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、社会学研究、以及灾难事件中生存因素的探讨。
行业应用：为保险行业、旅游行业提供数据参考，用于风险评估和客户分析。
决策支持：支持对灾难事件中人员生存因素的理解，帮助制定更有效的疏散和救援策略。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生理解数据处理、特征工程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索乘客的个人信息（如年龄、性别、社会地位）与生存之间的关系，并预测乘客的生存概率，从而加深对灾难事件的理解。
