泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-doronbenzaken
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客信息, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 生物统计, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据集基于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，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包含多个维度，如乘客ID、是否幸存、乘客等级、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、客舱号以及登船港口等。
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（提交样本）三个文件，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，是公开可获取的经典机器学习数据集，已进行基本的预处理和整理。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，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：适用于灾难事件、生物统计学、社会学等领域的学术研究，例如探索不同社会阶层、年龄、性别等因素对生存率的影响。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于评估特定人群在灾难中的生存风险。
决策支持：支持灾难应急管理部门进行风险评估，优化救援策略。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解数据处理流程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索乘客属性与生存概率之间的关系，帮助用户构建预测模型，评估不同因素对生存率的影响，并进行风险预测。
