泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-cjfx0314
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 机器学习, 数据分析, 乘客信息, 灾难事件, 数据预处理, 预测模型
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，主要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年泰坦尼克号海难事件中乘客的个人信息。
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ID、船舱等级(Pclass)、性别(Sex)、年龄(Age)、兄弟姐妹配偶数量(SibSp)、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：CSV格式，包含train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件，分别用于训练模型、测试模型和提交预测结果。
来源信息：数据来源于Kaggle等平台，通常基于公开的泰坦尼克号乘客名单和相关历史资料整理而成。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并构建预测模型。
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、社会学研究和数据挖掘领域的学术研究，如探索不同社会阶层在灾难中的生存差异。
行业应用：为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于分析灾难事件中的生存概率，辅助风险管理。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，例如在紧急情况下如何优先救援特定人群。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和数据科学课程的实训材料，帮助学生理解数据预处理、特征工程和模型构建等流程。
此数据集特别适合用于探究乘客的个人特征与生存概率之间的关系，帮助用户构建和优化生存预测模型。
