泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-mabheka
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, 生存分析, 数据挖掘
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最终的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为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上的乘客，涉及不同国籍和地区的个体。
数据维度：包括乘客ID、生存情况（0代表未生存，1代表生存）、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：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交示例文件），便于数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于Kaggle竞赛，原始数据来源于泰坦尼克号乘客名单及相关记录。数据已进行预处理，包括缺失值处理和特征工程。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和机器学习模型的训练与评估。
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：适用于社会学、历史学、统计学等领域的研究，例如分析不同乘客特征与生存概率之间的关系。
行业应用：可用于构建预测模型，模拟灾难事件中的生存概率，为安全管理和风险评估提供参考。
决策支持：支持保险公司评估风险，优化定价策略；支持应急管理部门进行资源分配和救援策略制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生掌握数据清洗、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乘客特征对生存概率的影响，帮助用户构建预测模型，提升预测准确性和理解灾难事件中的关键因素。
