泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-nforniladri
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, 生还预测, 机器学习, 数据挖掘, 历史事件, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，并提供了乘客是否生还的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了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（如姓名、性别、年龄）、船舱等级、票价、家庭成员数量、登船港口等，以及一个表示是否生还的标签（0代表未生还，1代表生还）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件）三个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，原始数据经过整理和标注，可用于机器学习任务。
该数据集适合用于探索影响乘客生还的关键因素，以及构建预测模型。
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：适用于探索历史事件与生存概率关系的学术研究，如社会经济地位对生存的影响、性别差异对生存的影响等。
行业应用：可用于构建预测模型，模拟不同乘客群体的生存概率，为灾难救援、风险评估等提供参考。
决策支持：支持相关领域的决策制定，例如在保险行业中，可以用于风险评估和定价。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生理解数据预处理、特征工程、模型构建和评估等流程。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生还的关键因素，例如年龄、性别、船舱等级、票价、家庭成员数量等，帮助用户构建预测模型，并深入理解历史事件。
