泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-dhrishitrathod
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 机器学习, 数据分析, 乘客信息, 灾难事件, 预测模型, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号沉船事件的乘客信息，记录了乘客的个人特征以及是否获救的情况，主要用于构建预测模型以预测乘客的生存概率。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，包括乘客的登船地点。
数据维度：数据集包括乘客ID、乘客等级（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶数量（SibSp）、父母子女数量（Parch）、船票号码（Ticket）、船票价格（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle等数据科学平台，经过了初步的整理和清洗。
该数据集适合用于研究和应用机器学习、数据分析等技术，进行生存预测模型的构建。
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、历史学以及数据科学交叉领域的学术研究，如探索不同特征对生存概率的影响、分析不同社会阶层乘客的生存差异等。
行业应用：为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于构建风险预测模型。
决策支持：支持灾难应对和救援策略的制定，帮助优化资源分配和救援效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解数据预处理、特征工程、模型训练和评估等流程。
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，并评估不同模型的性能，从而提升预测的准确性和可靠性。
