泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-aqsaumar
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, 文本数据, 二分类
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相关信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据基于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，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（如姓名、性别、年龄、船舱等级等）、家庭信息（如兄弟姐妹/配偶数量、父母/子女数量）、船票信息（如票号、票价、登船港口）以及是否幸存等多个维度。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test (1).csv（测试集）和gender_submission.csv（提交格式示例）三个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle，是经典的数据分析与机器学习案例数据集。数据已进行初步的清洗和整理，但可能存在缺失值。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的因素，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：适用于探索灾难事件中生存因素的学术研究，如人口统计学、社会学等领域。
行业应用：为保险行业、风险评估机构提供数据支持，用于分析灾难事件的风险与影响。
决策支持：支持灾难应对策略的制定和优化，帮助提升应急响应效率。
教育和培训：作为数据科学与机器学习课程的经典案例，帮助学生和研究人员掌握数据预处理、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，如性别、年龄、社会地位等，并构建预测模型，以提升预测精度。
