泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-isaacblinder
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客数据, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 人口统计学, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的是1912年泰坦尼克号沉船事件发生时的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及英国及其他国家。
数据维度：包括乘客的身份信息、客舱等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票信息、票价、客舱号和登船港口等多个维度。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件示例）。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是针对泰坦尼克号乘客生存预测的公开竞赛数据集。数据已进行标准化处理，便于模型训练和分析。
该数据集适合用于生存预测、数据分析、机器学习模型构建和评估。
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：适用于探索灾难事件中人员生存影响因素的学术研究，例如性别、年龄、社会阶层等因素与生存率的关系研究。
行业应用：可以为保险行业提供数据支持，用于风险评估和客户画像分析。
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疏散特定人群。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训材料，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影响生存的因素，构建生存预测模型，并评估不同模型的性能，以提升预测精度。
