泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-emmalshaw
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, 机器学习, 数据预测, 灾难事件, 生存预测, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息及其在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年泰坦尼克号沉没事件前后。
地理范围：数据覆盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为英国和欧洲乘客。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如姓名、性别、年龄、社会阶层、同行人数、票价、船舱号以及登船港口等，以及他们是否在海难中幸存的标签。
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（提交模板）三个文件，方便数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛平台，原始数据经过了数据清洗和预处理。
该数据集适合用于生存分析和预测建模。
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、历史学和数据科学交叉领域的学术研究，如探索影响生存的因素、不同社会阶层乘客的生存概率差异等。
行业应用：为保险行业、灾难救援行业提供数据支持，特别是在风险评估、应急响应策略制定等方面。
决策支持：支持历史事件分析、风险评估、灾难应对策略制定。
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存的关键因素，帮助用户构建预测模型，实现对生存概率的精准预测。
