泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-youstas97
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, 二分类, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，旨在用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如乘客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。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含训练集（train.csv）、测试集（test.csv）和提交文件（gender_submission.csv），便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台上的泰坦尼克号生存预测竞赛，经过了整理和清洗，适合用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和机器学习等领域。
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：适用于灾难事件中的生存分析、社会学研究，以及探索不同特征对生存概率的影响。
行业应用：可用于保险行业风险评估、航运业乘客安全分析，以及灾难应急预案的制定。
决策支持：支持风险管理和人员配置决策，帮助优化资源分配和提高生存率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实践案例，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，帮助用户构建预测模型，提高对灾难事件的理解和应对能力。
