泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-kyoroki
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客数据, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 历史数据, 二元分类
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，用于分析和预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据集记录了1912年泰坦尼克号沉船事件中乘客的相关信息。
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、家庭成员数量、性别、年龄、登船港口等多个维度，以及一个关键的“Survived”字段，指示乘客是否幸存。
数据格式：提供CSV格式的train.csv和test.csv文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于Kaggle等数据科学平台，已进行基本的预处理和整理。
该数据集适合用于探索影响生存的关键因素，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：适用于社会学、历史学和数据科学交叉领域的学术研究，如分析不同社会阶层乘客的生存率差异、探索性别与年龄对生存的影响等。
行业应用：为保险行业提供数据支持，用于风险评估和生存概率预测，也可为灾难应对和救援策略提供参考。
决策支持：支持数据驱动的决策制定，例如在灾难发生时，优先救援哪些人群。
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和模型构建方法。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的因素，构建预测模型，并进行数据可视化分析，以提升对灾难事件的理解和应对能力。
