泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-peteraki
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 乘客信息, 泰坦尼克号, 机器学习, 数据挖掘, 生存预测, 灾难事件, 数据预处理
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及其在海难中的生存情况，用于预测乘客的生存概率。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，主要为来自不同国家的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息和生存状态，如乘客ID、是否幸存、船舱等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶人数、父母子女人数、船票号码、票价、船舱号、登船港口等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件示例）。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是公开的竞赛数据集，已进行基本的数据清洗和整理。
该数据集适合用于生存分析、数据挖掘和机器学习等领域。
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、历史学等领域的研究，分析不同因素对生存率的影响，以及灾难事件中的社会现象。
行业应用：为保险行业提供数据支持，用于风险评估和生存概率预测模型构建。
决策支持：支持灾难应急管理，帮助了解不同群体在灾难中的生存概率，从而优化救援策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生掌握数据分析、特征工程和模型构建等技能。
此数据集特别适合用于探索乘客个人特征与生存概率之间的关系，帮助用户构建预测模型，提高预测准确性。
