泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-lazizrakhmat
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客数据, 机器学习, 数据分析, 预测模型, 历史事件, 数据集
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，旨在预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但代表了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乘客的个人信息，反映了事件的全球性影响。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如姓名、性别、年龄、社会经济地位（船舱等级）、同行人数、票价、船舱号、登船港口等，以及一个关键的“Survived”字段，表明乘客是否幸存。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集，包含生存信息）、test.csv（测试集，不包含生存信息，用于预测）和gender_submission (1).csv（提交文件模板）。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，用于机器学习竞赛，数据经过预处理，适合直接用于模型训练和评估。
该数据集适合用于生存预测、数据探索、特征工程和机器学习建模。
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，以及对影响生存的关键因素进行深入分析。
行业应用：为保险行业提供风险评估模型训练数据，也可用于灾难应急响应策略的研究。
决策支持：支持根据乘客特征预测生存概率，例如在紧急情况下的资源分配。
教育和培训：作为机器学习入门课程的经典案例，帮助学生理解数据预处理、特征选择、模型构建与评估。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，如年龄、性别、社会经济地位等，并构建预测模型，以评估其预测能力。
