泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-grudindmitry
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 泰坦尼克号, 乘客数据, 机器学习, 数据挖掘, 生存预测, 历史事件, 数据预处理
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，记录了乘客的个人信息、船舱信息以及是否在海难中幸存的数据。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：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及不同国籍和地区的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的ID、生存状态（0代表未生存，1代表已生存）、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、票价、客舱号和登船港口等字段。
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（提交格式文件）三个文件，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据经过一定程度的整理和标注。
该数据集适合用于生存分析、预测建模和数据挖掘等任务。
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、以及生存概率预测等学术研究。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业提供数据支持，用于风险评估、客户画像分析等。
决策支持：支持在灾难应对、公共安全等领域进行决策，例如评估紧急救援措施的有效性。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解数据分析流程和建模方法。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，预测乘客的生存概率，并理解历史事件中的人口统计学特征。
