泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-yafysung
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, 数据挖掘, 机器学习, 预测模型, 灾难事件, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人属性及其在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据来源于1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID、是否生存、社会阶层、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹/配偶数量、父母/子女数量、船票号码、票价、船舱号和登船港口等多个字段。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv和gender_submission.csv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，是用于预测泰坦尼克号乘客生存的经典数据集，已进行基础的数据清洗和整理。
该数据集适合用于生存分析、数据挖掘、机器学习模型的训练与评估。
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、统计学等领域的研究，如探索不同因素对生存率的影响、分析乘客的社会经济地位与生存的关系等。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于构建生存预测模型，评估不同人群的风险等级。
决策支持：支持灾难应急管理部门进行风险评估和资源分配，例如在类似事件发生时，基于乘客特征预测生存概率，优化救援策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解数据分析流程，学习构建预测模型，掌握特征工程和模型评估方法。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，建立预测模型，并评估不同模型的性能，从而帮助用户理解数据分析在实际问题中的应用。
