泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-johnvithera
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, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 历史事件, 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，以及他们是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但对应于1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涉及泰坦尼克号乘客，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，同行人数，票价，船舱号以及登船港口等，以及一个关键的“Survived”（是否幸存）字段，用于训练预测模型。
数据格式：CSV格式，包含titanic_train.csv（训练集）和titanic_test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，原始数据经过整理和清洗，适合用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于研究泰坦尼克号乘客的生存概率，以及探索影响生存的关键因素。
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：适用于历史事件分析、生存概率预测、社会学研究等领域的学术研究，例如研究不同社会阶层、年龄、性别在灾难中的生存差异。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于建立灾难风险模型，预测人员伤亡。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，例如优化紧急救援方案，优先疏散高危人群。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训材料，帮助学生理解数据预处理、特征工程、模型构建和评估的流程。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，例如船舱等级、性别、年龄等，并构建预测模型，帮助用户实现对乘客生存概率的预测。
