泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-khaiser
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, 生存分析
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、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：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件发生时。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的所有乘客，代表了当时的社会阶层和国籍构成。
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、船舱号以及登船港口等关键信息。
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平台，是用于机器学习和数据分析的经典案例。数据已进行预处理，包括缺失值处理和特征工程等。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的因素，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、社会学和数据科学交叉领域的学术研究，如探讨社会阶层、性别等因素对生存率的影响。
行业应用：为保险行业、风险评估领域提供数据参考，用于分析灾难事件中的人员生存模式。
决策支持：支持灾难应急管理部门进行风险评估和资源分配，优化救援策略。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解数据分析流程，以及进行预测建模。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，建立预测模型，并对历史事件进行深入分析。
