泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-dawoodsarfraz
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 灾难事件, 数据预处理, 统计分析
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和生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为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，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：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、兄弟姐妹配偶人数、父母子女数量、船票号码、票价、船舱号、登船港口等信息。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件示例），便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle，是用于机器学习竞赛的公开数据集。已进行初步整理，但可能需要进一步的数据清洗和特征工程。
该数据集适合用于生存预测、数据可视化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：适用于历史事件分析、社会学研究，以及探索影响生存的因素，如性别、年龄、社会地位等。
行业应用：可以用于开发风险评估模型，例如预测特定人群在灾难中的生存概率。
决策支持：支持历史事件的分析与理解，为灾难应对策略提供数据参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型构建和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升对灾难事件的理解和预测能力。
