泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-marciosimoes
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, 生存分析, 灾难事件, 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在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息。
数据维度：包括乘客ID、是否幸存（0代表未幸存，1代表幸存）、乘客等级、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、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（提交模板文件），便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，为公开数据集，已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测、数据探索、特征工程和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：适用于探讨影响生存的关键因素，如乘客的年龄、性别、社会阶层等，进行生存分析和灾难事件研究。
行业应用：可以应用于保险行业，用于风险评估；也可用于历史事件分析，帮助理解灾难发生时的社会结构和行为模式。
决策支持：支持在类似灾难场景下，对救援策略进行优化，并为灾难应对提供数据支持。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训案例，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型构建和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索泰坦尼克号乘客的生存规律，帮助用户构建预测模型，优化决策，并深入理解历史事件。
