泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-yjkimliz03
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客信息, 数据分析, 机器学习, 预测模型, 数据清洗, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人属性和生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据覆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：数据集包括乘客的年龄、船舱等级、登船港口、票价、父母/子女数量、乘客ID、性别、兄弟姐妹/配偶数量、是否幸存、船票号码、家庭规模、家庭规模分组、船票频率、称谓、是否已婚、家庭信息、家庭生存率、家庭生存率缺失值、船票生存率、船票生存率缺失值、生存率、生存率缺失值、船舱等级1、船舱等级2、船舱等级3、性别1、性别2、甲板1、甲板2、甲板3、甲板4、登船港口1、登船港口2、登船港口3、称谓1、称谓2、称谓3、称谓4、家庭规模分组1、家庭规模分组2、家庭规模分组3、家庭规模分组4等字段。
数据格式：CSV格式，包含df_test.csv和df_train.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle等数据科学竞赛平台，已进行初步的特征工程处理，包括缺失值处理、特征编码等。
该数据集适合用于生存预测、数据分析、机器学习建模等领域。
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、灾难生存预测等学术研究。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业提供数据参考，用于风险评估、客户画像分析等。
决策支持：支持风险管理、资源分配、应急预案制定等方面的决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训案例，帮助学生理解数据预处理、特征工程、模型构建等流程。
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，并分析不同特征对生存概率的影响，从而提升预测准确性。
