泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-statsakash
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 灾难事件, 乘客数据, 机器学习, 数据预测, 泰坦尼克号, 历史事件, 数据集
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：数据描述了1912年4月15日发生的泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包含乘客的个人信息、船舱等级、票价、家庭成员数量、登船港口等多个维度的数据，以及乘客是否幸存的标签。
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（提交格式示例）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平台，已进行数据清洗和预处理，方便直接用于数据分析和建模。
该数据集适合用于生存分析、分类预测、特征工程以及探索影响乘客生存的因素。
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、以及探讨影响生存的因素等学术研究。
行业应用：可以为保险行业提供风险评估的数据支持，也可用于灾难应对和应急管理领域的分析。
决策支持：支持基于乘客特征的生存预测模型构建，帮助理解灾难发生时不同群体的生存概率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员实践数据分析和建模。
此数据集特别适合用于探索影响泰坦尼克号乘客生存的关键因素，并构建预测模型，从而提升对灾难事件的理解和预测能力。
