泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-jungheekye
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, 灾难事件, 历史事件, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台上的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人属性及生存情况，用于预测乘客的生存概率。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间集中在1912年泰坦尼克号沉没事件发生前后。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及英国、欧洲及北美地区。
数据维度：数据集包括乘客的ID、生存状态（0代表未生存，1代表已生存）、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶人数、父母子女人数、船票号码、票价、客舱号及登船港口等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件）三个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，原始数据经过了清洗和整理。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及开发预测模型。
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：适用于历史事件分析、社会学研究，以及探究影响生存的关键因素，如性别、年龄、社会阶级等。
行业应用：可应用于保险行业中的风险评估、市场细分，以及灾难事件中的生存概率预测。
决策支持：支持在紧急情况下的资源分配和救援策略制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的案例，帮助学生理解数据预处理、特征工程和模型评估等环节。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，以及构建预测模型，帮助用户实现对乘客生存概率的预测。
