泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-bigstreet
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, 数据挖掘, 机器学习, 灾难分析, 生物统计, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息以及他们在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间点为1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，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，如乘客ID、生存状态（0代表未生还，1代表生还）、乘客等级、姓名、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。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集，用于模型训练）、test.csv（测试集，用于模型预测）和gender_submission.csv（提交格式，用于预测结果提交）三个文件，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于探索生存预测、数据分析、机器学习建模和特征工程等任务。
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、生物统计学等领域的学术研究，如探讨不同社会阶层、性别、年龄段乘客的生存概率差异。
行业应用：可以为保险行业提供数据支持，用于风险评估和生存预测模型构建，也可以应用于灾难应急管理和人员疏散策略的制定。
决策支持：支持政府部门和相关机构制定更有效的灾难应对措施，提高生存率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型训练和评估等技能。
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，帮助用户理解和预测在类似灾难中的生存概率，从而优化决策和提升预测精度。
