泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-abscond
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, 人口统计, 生物统计, 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沉船事件中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为1912年泰坦尼克号沉船事件前后。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的多种属性，如乘客ID、是否幸存（0代表未幸存，1代表已幸存）、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶人数、父母子女人数、船票号码、票价、客舱号码、登船港口等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括train.csv (训练集), test.csv (测试集) 和 gender_submission.csv (提交文件示例)，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据经过整理和标注，适合用于机器学习模型训练和评估。
该数据集适合用于生存分析、预测建模和数据可视化。
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、统计学、历史学等领域的研究，例如分析不同人群的生存概率、探讨影响生存的关键因素。
行业应用：可以用于开发预测模型，评估灾难应对策略，以及改进乘客安全措施。
决策支持：支持相关部门进行风险评估、资源分配和救援规划。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程和模型构建方法。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，帮助用户构建预测模型，并提升预测的准确性。
