泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-orlovvlad
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, 预测模型
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，旨在用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据基于1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，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、船舱号、登船港口等，以及是否幸存的标签。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件模板），便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行初步整理和清洗，可直接用于数据分析和建模。
该数据集适合用于生存预测、数据分析、机器学习建模等。
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：适用于灾难事件分析、社会学研究、历史数据分析等学术研究，以及探索影响生存的关键因素。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于模拟风险、预测生存概率等。
决策支持：支持决策者理解影响生存的关键因素，如乘客的社会阶层、年龄、性别等，进而优化相关策略。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、统计学等课程的实训案例，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影响生存的因素，构建预测模型，并评估不同模型的性能。
