泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-luochunmei
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, 数据挖掘, 分类任务
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以及最终的生存情况。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，包括来自不同国家和地区的个体。
数据维度：数据集包括乘客ID、乘客等级、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票信息、票价、客舱号和登船港口等多个维度。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件，便于数据分析和机器学习建模。数据已进行初步处理，但可能包含缺失值。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是数据科学竞赛中的经典数据集，公开用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于生存预测研究、数据分析、以及机器学习模型的构建与评估。
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：适用于探索泰坦尼克号乘客生存与各种因素之间的关系，例如年龄、性别、社会阶层等。
行业应用：可以用于开发预测模型，帮助理解灾难事件中不同人群的生存概率。
决策支持：支持对灾难事件中风险因素的分析，为类似事件的应急管理提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的案例，帮助学生实践数据预处理、特征工程、模型训练与评估。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关联，并构建预测模型，从而提升对历史事件的理解，并为未来的预测和决策提供参考。
