泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-notrizkyrmd
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, 历史数据, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了他们在海难中的生存状况。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乘客，主要涉及大西洋区域。
数据维度：数据集包括乘客的多种属性，如乘客ID（PassengerId）、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）、客舱号（Cabin）以及登船港口（Embarked）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件，便于数据处理和分析。
来源信息：数据集来源于Kaggle等数据科学竞赛平台，是用于预测泰坦尼克号乘客生存情况的公开数据集，已进行初步的数据整理。
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、社会学研究以及灾难事件中的生存分析。
行业应用：可以为保险行业、风险评估等领域提供数据参考，用于分析影响生存率的因素。
决策支持：支持在灾难应对和救援策略制定中，基于乘客特征进行风险评估。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训案例，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概率之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升对灾难事件的理解和应对能力。
