泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-varundaboimenon
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 灾难事件, 乘客数据, 机器学习, 数据分析, 历史事件, 人口统计, 生还概率
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相关信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据主要涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，涉及不同国籍和登船地点。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄、社会阶层等）、船票信息（如票号、票价）、家庭成员数量、以及是否幸存等。
数据格式：数据以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），便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，原始数据经过了整理和脱敏处理，适合用于机器学习实践。
该数据集适合用于生存预测、数据探索和机器学习模型的构建与评估。
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：适用于历史事件分析、人口统计学研究，以及社会学领域对灾难事件中生存因素的研究。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于分析不同人群的风险系数。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，以及在紧急情况下的人员疏散方案优化。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训案例，帮助学生理解数据预处理、特征工程、模型构建与评估等流程。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的因素，如年龄、性别、社会阶层等，从而构建预测模型，提高对灾难事件的理解和应对能力。
