泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-nathanmenon
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, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 历史数据, 数据集
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，记录了乘客的个人特征以及在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件发生前后。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要来自欧洲和北美地区。
数据维度：数据集包含乘客的个人信息，如乘客ID、是否幸存（仅在训练集中）、乘客等级（Pclass）、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、船票价格、客舱号以及登船港口。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含两个文件：train (4).csv（训练集，包含生存信息）和test (4).csv（测试集，不包含生存信息）。
来源信息：数据集来源于Kaggle竞赛，原始数据经过整理和清洗，便于进行数据分析和模型构建。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的因素，以及进行生存预测模型的构建。
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、以及灾难事件分析等领域的学术研究，例如探索不同社会阶层在灾难中的生存差异。
行业应用：可以为保险行业、风险评估等领域提供数据支持，用于分析灾难发生时的人员伤亡风险。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，例如优化救援资源分配，提升灾难预警和应急响应能力。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，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研究乘客的个体特征与生存概率之间的关系，帮助用户构建预测模型，评估不同因素对生存结果的影响。
