泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-ossamaoutmani
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 数据集, 机器学习, 乘客信息, 生存分析, 数据挖掘, 灾难事件
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详细信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了泰坦尼克号沉船事件发生的时间。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，包括不同国籍和登船港口。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄等）、船舱等级、同行人数、船票价格、船舱号以及登船港口等多个维度。其中，train.csv文件包含“Survived”（是否生还）标签，用于训练模型；test.csv文件则不包含“Survived”标签，用于测试模型的预测能力。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是经典的数据科学入门案例，常用于教学和竞赛。
该数据集适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，以及进行生存预测模型的构建和评估。
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：适用于社会学、历史学、统计学等领域的学术研究，如探索不同乘客群体在灾难中的生存差异。
行业应用：可用于保险行业风险评估、灾难应对策略分析等。
决策支持：支持灾难救援和应急管理部门制定更有效的疏散和救援方案。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的教学案例，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型构建和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索乘客特征对生存概率的影响，建立预测模型，并分析不同因素对生存结果的贡献，从而优化决策，提升对灾难事件的理解。
