泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-jhongtingjhou
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, 预测模型, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，用于预测乘客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年泰坦尼克号沉船事件中乘客的个人信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，主要涉及英国和欧洲。
数据维度：数据集包括乘客的多种属性，如乘客ID、船舱等级（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶数量（SibSp）、父母子女数量（Parch）、船票号码（Ticket）、票价（Fare）、客舱号码（Cabin）和登船港口（Embarked）。
数据格式：CSV格式，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，是用于机器学习入门的经典数据集。已进行初步的数据清洗和整理，方便进行后续分析。
该数据集适合用于探索性数据分析、机器学习模型训练和评估，特别是分类问题的实践。
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：适用于探讨影响生存的关键因素的学术研究，例如年龄、性别、船舱等级等与生存率的关系。
行业应用：可以为灾难应急管理和风险评估提供参考，帮助理解在紧急情况下不同人群的生存概率。
决策支持：支持制定更有效的救援策略，优化资源分配。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和数据科学课程的优秀案例，帮助学生和研究人员掌握数据预处理、特征工程和模型构建技能。
此数据集特别适合用于构建生存预测模型，探索影响生存的关键因素，并评估不同模型的性能。
