泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-merccys
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, 生物统计, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了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：数据记录时间为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，主要涉及英国及周边地区。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄）、船舱等级、票价、家庭成员数量、登船港口等，以及是否生存的标签。
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（提交格式示例）三个文件。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，用于机器学习竞赛，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及进行生存预测模型的构建与评估。
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：适用于灾难事件分析、生物统计学研究、以及社会学调查等领域，例如分析不同社会阶层乘客的生存率差异。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业提供数据支持，用于风险评估和客户画像分析，例如评估邮轮乘客的风险等级。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，以及提高未来类似事件中的救援效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训案例，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型构建与评估等技能。
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，帮助用户了解灾难事件中的生存概率影响因素，优化决策。
