泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-hsju2022
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客数据, 机器学习, 数据挖掘, 历史事件, 二元分类, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客数据，记录了乘客的个人信息以及是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的是1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要为英国出发前往美国的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的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、船票编号、票价、船舱号以及登船港口等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据集来源于Kaggle竞赛，已进行预处理和结构化。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并构建预测模型。
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、社会学研究和数据挖掘领域，例如研究不同社会阶层在灾难中的生存差异，以及年龄、性别等因素对生存的影响。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业提供数据参考，例如评估风险、优化服务等。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，例如在紧急情况下优先疏散特定人群。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训素材，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与生存之间的关联，帮助用户构建预测模型，提升生存预测的准确性。
