泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-nicolasfeliz
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, 历史数据, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客数据，记录了乘客的基本信息和是否幸存的标签。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。
数据维度：数据集包括乘客ID、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、票价、客舱号码和登船港口等信息，以及一个表示是否幸存的标签（0代表未幸存，1代表幸存）。
数据格式：CSV格式，包含训练集（train.csv）、测试集（test.csv）和提交样例（gender_submission.csv）等文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，用于机器学习竞赛和数据分析，数据已经过初步处理。
该数据集适合用于生存预测、数据探索性分析和机器学习模型训练。
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分析。
行业应用：可以为保险行业提供风险评估模型的数据支持，为航运业提供乘客安全管理方面的参考。
决策支持：支持构建预测模型，用于评估不同乘客群体的生存概率，从而帮助制定更有效的应急预案。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的经典案例，帮助学生和研究人员学习数据预处理、特征工程和模型评估。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，帮助用户理解影响生存的关键因素，并构建预测模型。
