泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-chrisromano
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 历史事件, 灾难分析, 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乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的身份识别号（PassengerId）、社会经济地位（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、家庭成员数量（SibSp, Parch）、船票信息（Ticket, Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等多个维度。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含test.csv、train.csv和gender_submission.csv三个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，为公开可获取的数据集，用于数据科学与机器学习的实践。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并构建预测模型。
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、社会学研究和数据科学领域的学术研究，例如探索不同因素对生存概率的影响。
行业应用：可以应用于保险行业，用于风险评估和生存预测模型的构建。
决策支持：支持在灾难应对和救援策略制定方面的决策，帮助识别高风险人群。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和统计学课程的辅助材料，帮助学生理解数据分析流程，并构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，并进行数据可视化展示。
