泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-raimondomelis
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 泰坦尼克号, 乘客数据, 机器学习, 数据挖掘, 预测建模, 生存预测, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息及其在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号海难事件的相关信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，包括不同国籍和登船港口。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID、生存状态（0代表死亡，1代表生存）、船票等级、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、客舱号和登船港口等。
数据格式：CSV格式，包含Train_Titanic.csv（训练集）和Test_Titanic.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，已进行清洗和预处理，缺失值以特定方式填充。
该数据集适合用于生存分析、数据可视化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：适用于社会学、历史学和数据科学等领域的学术研究，如探索影响生存的关键因素。
行业应用：为保险行业提供数据支持，用于风险评估和生存概率预测。
决策支持：支持海事安全领域的风险评估和乘客安全策略制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和数据科学课程的实训材料，帮助学生理解数据处理和建模流程。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的因素，构建预测模型，并评估不同因素对生存概率的影响，从而实现对生存情况的预测。
