泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-jeongsujin
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 数据分析, 机器学习, 生物统计, 灾难事件, 数据挖掘, 预测模型
数据概述：
该数据集包含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：数据来源于1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涉及在大西洋上失事的泰坦尼克号乘客。
数据维度：包括乘客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、船舱号以及登船港口等。
数据格式：提供CSV格式的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：数据集源于Kaggle平台，原始数据经过整理，可直接用于数据分析和机器学习建模。
该数据集适合用于生存预测、数据可视化、特征工程和模型评估等研究。
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：适用于探索影响生存的关键因素的学术研究，如性别、年龄、社会阶级等因素对生存率的影响分析。
行业应用：可用于灾难事件中风险评估和人员疏散策略的研究，以及保险行业中的风险预测。
决策支持：支持相关领域的决策制定，例如优化紧急救援资源分配，提高灾难应对效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程，掌握模型构建和评估方法。
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，并评估不同特征对生存概率的影响，从而优化决策和提升预测精度。
