泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-mohamedjamyl
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, 数据分析, 机器学习, 乘客特征, 灾难事件, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征及其在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件的相关信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客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、客舱号以及登船港口等字段。
数据格式：CSV格式，包含train_titanic.csv和test_titanic.csv两个文件，train_titanic.csv用于训练模型，test_titanic.csv用于测试。
来源信息：数据集来源于公开的泰坦尼克号乘客数据，常用于机器学习入门实践。数据已进行初步整理，但可能存在缺失值，需要进行预处理。
该数据集适合用于生存预测、数据探索、特征工程和模型训练等任务。
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，以及探索不同乘客特征与生存概率之间的关系。
行业应用：可以为灾难救援、风险评估等领域提供数据参考，帮助理解关键影响因素。
决策支持：支持保险行业、航运业等相关领域的决策制定，例如风险评估和乘客安全策略优化。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的经典案例，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乘客特征与生存之间的关系，构建预测模型，例如预测乘客的生存概率，并分析不同特征对生存结果的影响。
