泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-meerawks
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 泰坦尼克号, 乘客数据, 机器学习, 数据挖掘, 生存预测, 历史事件, 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及其在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据对应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上的乘客，主要涉及英国及欧洲乘客。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID、是否幸存（0代表未幸存，1代表幸存）、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、客舱号和登船港口等关键字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交样例），便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，由公开的泰坦尼克号乘客名单整理而来，已进行基本的缺失值处理和数据清洗。
该数据集适合用于生存分析、数据挖掘和机器学习建模。
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、历史学与数据科学交叉领域的学术研究，如探讨不同社会阶层、年龄、性别等因素对生存率的影响。
行业应用：为保险行业提供数据支持，用于风险评估和生存预测模型的构建。
决策支持：支持航运公司在安全管理和乘客服务方面的决策制定，优化乘客疏散方案。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解数据分析流程和建模方法。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，帮助用户构建预测模型，提升生存预测的准确性。
