泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-nathanyan2
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, 生物统计, 历史事件
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其在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据集模拟了1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如乘客ID、生存状态（0代表未获救，1代表获救）、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶人数、父母子女数、船票号码、票价、客舱号码、登船港口等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集，用于构建模型）、test.csv（测试集，用于评估模型）和gender_submission.csv（提交样例）三个文件。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是数据科学竞赛的经典数据集之一，经过了清洗和预处理，适合用于机器学习和数据分析。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及构建预测模型。
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：适用于社会学、历史学和生物统计学等领域的研究，如分析不同社会阶层、性别、年龄等因素对生存率的影响。
行业应用：可以为保险行业、风险评估等提供数据支持，用于评估特定人群在灾难中的生存风险。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，例如优化救援资源分配，提高特定人群的生存几率。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和数据挖掘课程的实训材料，帮助学生掌握数据预处理、特征工程和模型构建等技能。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，构建预测模型，并深入理解在灾难背景下的社会现象。
