泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-chrst98
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 乘客信息, 数据挖掘, 机器学习, 泰坦尼克号, 预测模型, 灾难事件, 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，以及他们是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件的相关信息，属于历史事件数据集。
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：数据集包括乘客的个人信息、船舱等级、票价、性别、年龄、同行人数、登船港口等多个维度，以及一个表示是否幸存的标签（0代表未幸存，1代表幸存）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集，用于模型构建）、test.csv（测试集，用于模型预测）和gender_submission.csv（提交格式样例）三个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛平台，已进行初步的清洗和整理，适合用于机器学习模型的构建和评估。
该数据集适合用于生存分析、预测建模和数据可视化等研究。
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：适用于生存分析、社会学和历史学等领域的研究，例如探索影响乘客生存的关键因素，分析不同社会阶层、性别和年龄的生存差异。
行业应用：可以用于构建预测模型，预测乘客的生存概率，为灾难事件中的风险评估和应急响应提供参考。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，例如优化救援资源的分配，提升特定人群的生存机会。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实践案例，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影响生存的关键因素，构建预测模型，以及理解数据分析在历史事件中的应用。
