泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-devkkim
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, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 生物统计, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息及其生存状态。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年4月15日泰坦尼克号沉没事件发生前后。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，主要涉及英国及欧洲其他国家。
数据维度：包括乘客的身份信息（如乘客ID、姓名）、社会经济状况（如船舱等级、票价）、个人信息（如性别、年龄、家庭成员数量）、以及是否生还（0代表未生还，1代表生还）等。
数据格式：提供三种CSV格式文件，分别为train.csv（训练集，包含乘客信息和生存状态）、test.csv（测试集，包含乘客信息但没有生存状态，用于预测）、gender_submission.csv（提交格式，包含乘客ID和预测的生存状态）。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是公开的竞赛数据集，已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的因素，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：适用于探讨影响生存的因素，如性别、年龄、社会阶层等，以及在灾难事件中社会群体的行为模式研究。
行业应用：可以用于构建预测模型，例如预测乘客的生存概率，为灾难应对和救援策略提供参考。
决策支持：支持保险公司、救援机构等相关领域的决策制定，提高风险评估和应急响应能力。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、生物统计学等课程的教学案例，帮助学生理解数据分析流程和建模方法。
此数据集特别适合用于探索不同因素对生存概率的影响，并构建预测模型，帮助用户理解和预测在类似灾难事件中的生存情况。
