泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-arbaazzyyy
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 泰坦尼克号, 乘客数据, 预测模型, 数据挖掘, 机器学习, 历史事件, 生物统计
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，记录了乘客的个人信息以及在海难中的生存情况，主要用于预测乘客的生存概率。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间点为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据来源于泰坦尼克号乘客，涉及不同国籍和登船地点。
数据维度：数据集包含乘客的乘客ID、是否幸存（0代表未幸存，1代表幸存）、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、票价、客舱号、登船港口等多个字段。
数据格式：CSV格式，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交格式示例）三个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据集来源于Kaggle平台，原始数据来源于泰坦尼克号乘客名单，已进行初步的整理和标注。
该数据集适合用于生存分析、分类预测和特征工程。
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、历史学和数据科学交叉领域的学术研究，例如探究不同因素对生存率的影响、分析不同社会阶层乘客的生存差异等。
行业应用：为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于构建生存预测模型，辅助风险评估与决策。
决策支持：支持在灾难应对、公共安全等领域，通过数据分析预测风险，优化资源分配和救援策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，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泰坦尼克号乘客的生存规律，建立预测模型，评估不同因素对生存结果的影响，例如年龄、性别、舱位等级等，从而提高预测准确度。
