泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-syazwandev
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客数据, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 文本处理, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息以及在海难中是否幸存的标签。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前后。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，例如乘客ID、是否幸存、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、客舱号以及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（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交格式）三个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛平台，原始数据经过整理和清洗，以便进行数据分析和建模。
该数据集适合用于生存预测、数据探索性分析和机器学习模型的训练。
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、历史学和数据科学交叉领域的学术研究，例如分析影响乘客生存的关键因素、探讨不同社会阶层在灾难中的生存差异等。
行业应用：为保险行业和风险评估领域提供数据支持，用于评估灾难风险、预测生存概率等。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，例如在紧急情况下优化疏散流程，优先保护高危人群等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和Python编程等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，构建预测模型，帮助用户实现预测乘客生存概率的目标。
