泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-srijanmurai
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 泰坦尼克号, 乘客数据, 生存预测, 机器学习, 数据挖掘, 灾难事件, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客数据，记录了乘客的基本信息以及是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年4月15日泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，主要为来自不同国家的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如“乘客ID”、“是否幸存”、“船舱等级”、“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”、“船舱号”和“登船港口”等。
数据格式：提供CSV格式的文件，包括train.csv（训练集），test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交格式）。数据已进行初步的清洗和整理，但可能仍需进行缺失值处理等预处理。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是用于机器学习竞赛的公开数据集。
该数据集适合用于生存分析、数据可视化、预测建模和机器学习模型的训练与评估。
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：适用于历史事件分析、社会学研究、流行病学分析以及灾难事件中的生存规律研究。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于分析影响生存率的因素。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，如优化救援方案、提升乘客安全意识。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训案例，帮助学生掌握数据处理、特征工程、模型构建和评估的技能。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，并提升预测的准确性。
