泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-joaojanuario
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 灾难事件, 历史数据, 二分类
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最终的生存情况。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前后。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客。
数据维度：包括乘客的ID、生存情况（0代表未生存，1代表已生存）、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票信息、票价、船舱号和登船港口等。
数据格式：提供CSV格式，便于数据分析和建模。文件包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交格式示例）。
来源信息：数据集来源于Kaggle竞赛，数据已进行预处理，包含缺失值处理等。
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：适用于历史事件分析、社会学研究、以及灾难事件中的生存因素分析。
行业应用：可以为保险行业提供风险评估模型的数据支持，也可用于历史数据分析。
决策支持：支持在紧急情况下，基于乘客特征进行生存概率评估。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训数据，帮助学生理解数据分析流程，构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，帮助用户实现生存预测模型的构建和优化，以及深入了解泰坦尼克号灾难事件中不同乘客群体的生存差异。
