泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-ahmedbounadar
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客信息, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 人口统计, 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，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要来自欧洲和北美地区。
数据维度：包括乘客ID、乘客等级、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票信息、票价、客舱号和登船港口等。
数据格式：CSV格式，包含test.csv, train.csv和gender_submission.csv三个文件，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于公开的泰坦尼克号乘客名单，并已进行结构化处理，方便数据分析。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的因素，以及构建预测模型。
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、社会学研究和灾难事件中的生存因素研究。
行业应用：可用于保险行业的风险评估、航运公司的安全管理和灾难应对策略制定。
决策支持：帮助制定提高乘客生存几率的策略，例如优化座位分配、紧急救援措施等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的案例，帮助学生理解数据预处理、特征工程和模型构建流程。
此数据集特别适合用于探索影响生存的各种因素，如年龄、性别、社会阶层等，并建立预测模型，以提高预测准确性。
