泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-jeremyhennessy
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 灾难事件, 历史数据, 数据挖掘
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的乘客信息。
地理范围： 数据涵盖了泰坦尼克号上的所有乘客。
数据维度： 数据集包括乘客ID、乘客等级、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票信息、票价、客舱号以及登船港口等。
数据格式： 数据以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息： 数据来源于Kaggle公开数据集，经过了初步的清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测、数据分析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： 适用于历史事件、社会学和数据科学领域的学术研究，如灾难事件中的生存因素分析、乘客行为模式研究等。
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、客户画像等。
决策支持： 支持灾难应对策略的制定和优化，例如在紧急情况下优先救援哪些人群。
教育和培训： 作为数据分析、机器学习和统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析与建模。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，帮助用户构建预测模型，提升预测准确性。
