泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-minkooyoon
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, 灾难事件, 数据预处理, 统计分析
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：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖泰坦尼克号上的乘客，反映了当时的社会阶层构成。
数据维度：数据集包括乘客ID、船舱等级(Pclass)、性别(Sex)、年龄(Age)、同行兄弟姐妹/配偶数量(SibSp)、同行父母/子女数量(Parch)、船票号码(Ticket)、票价(Fare)、船舱号(Cabin)和登船港口(Embarked)等多个维度。
数据格式：提供CSV格式数据，包含train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件，分别用于训练、测试和提交预测结果。
来源信息：数据来源于Kaggle等平台，通常用于机器学习入门和数据分析实践。
该数据集适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，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：适用于历史事件分析、社会学研究以及灾难事件中的生存因素研究。
行业应用：可以为保险公司、风险评估机构等提供数据参考，用于分析特定人群的生存风险。
决策支持：支持在紧急救援和灾难应对中，对高危人群进行优先救助的决策。
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、特征工程和模型构建等技能。
此数据集特别适合用于探索乘客的个人特征与生存之间的关系，并构建预测模型，帮助用户理解和预测灾难事件中的生存情况。
