泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-abdomostafasalem
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客数据, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 生存分析, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，以及他们是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据为1912年泰坦尼克号沉没事件的乘客信息，属于历史事件数据。
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：数据集包括乘客的个人信息，如乘客ID、是否幸存、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票信息、票价、船舱号、登船港口等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括train.csv（训练集，包含乘客信息和是否幸存）、test.csv（测试集，包含乘客信息，但不包含是否幸存信息）和gender_submission.csv（提交格式模板，用于提交预测结果）。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是经典的数据科学入门项目之一，已进行基本的结构化处理。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及构建预测模型。
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，以及灾难事件中生存因素的研究。
行业应用：为数据分析、机器学习领域的从业者提供实战数据，用于构建预测模型。
决策支持：用于理解不同乘客群体的生存概率，为灾难应对和资源分配提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的经典案例，帮助学生和研究人员学习数据预处理、特征工程、模型构建与评估等技能。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，如年龄、性别、社会阶层等，并建立预测模型，从而预测乘客的生存概率。
