泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-yangyue95
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, 机器学习, 数据分析, 生物统计, 灾难事件, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的详细信息，用于构建和评估乘客生存预测模型。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的乘客，主要涉及从英国出发的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息、船舱等级、票价、性别、年龄、家庭成员数量、登船港口等多个维度。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gendermodel.csv（性别模型预测结果）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平台上的泰坦尼克号生存预测竞赛，原始数据经过整理和清洗，适合用于机器学习实践。
该数据集适合用于数据分析、机器学习和生存预测模型的构建和评估。
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：适用于探索影响乘客生存的关键因素，以及在灾难事件中生存概率的分析研究。
行业应用：可以为保险行业提供风险评估的数据支持，以及在灾难管理和救援策略制定方面提供参考。
决策支持：支持在紧急情况下，基于乘客特征的生存概率预测，辅助决策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训案例，帮助学生和研究人员掌握数据处理、特征工程和模型构建技能。
此数据集特别适合用于探索乘客的生存规律，构建预测模型，以及评估不同特征对生存概率的影响，帮助用户实现对灾难事件的理解和预测能力的提升。
