泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-nathanberhe
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客数据, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 人口统计, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的相关信息，记录了乘客的个人特征和生存状况，旨在用于预测乘客的生存几率。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，主要来自英国及其他国家。
数据维度：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、船票号码、票价、客舱号和登船港口等。
数据格式：提供CSV格式数据文件，包含训练集(train.csv)、测试集(test.csv)和提交文件(gender_submission.csv)。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛平台，原始数据来自实际的泰坦尼克号乘客名单和相关记录。该数据集经过了初步的整理和清洗，但仍保留了原始数据的特征。
该数据集适合用于数据分析、统计建模、机器学习等领域，特别是二分类问题的研究。
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、以及灾难事件中的生存预测研究。
行业应用：可用于保险行业风险评估、以及灾难救援策略的制定。
决策支持：支持对灾难事件中影响生存的关键因素进行分析，辅助决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程和建模方法。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，构建预测模型，并评估不同因素对生存概率的影响，从而提升预测准确性。
