泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-rijuljain2003
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 乘客信息, 泰坦尼克号, 数据挖掘, 机器学习, 预测模型, 数据集, 灾难事件
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，并提供了乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据反映了1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要为英国及欧洲其他地区。
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）、船票信息（票号、票价、舱位）、家庭关系（兄弟姐妹/配偶数量、父母/子女数量）、登船港口以及是否生存等多个维度。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集，包含生存信息）、test.csv（测试集，不包含生存信息）和gender_submission.csv（提交格式）三个文件，方便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清洗，适合进行数据分析和预测建模。
该数据集适合用于生存分析、机器学习模型构建、数据可视化以及探索性数据分析。
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、历史学和统计学等领域的研究，例如探索影响乘客生存的关键因素、分析不同社会阶层和性别的生存差异。
行业应用：可以应用于风险评估、灾难事件分析等领域，例如预测特定人群在类似灾难中的生存概率。
决策支持：支持相关领域的决策制定，例如优化紧急救援策略、提高应对突发事件的能力。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员实践数据分析、特征工程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，构建预测模型，并对不同社会群体的生存差异进行深入分析，从而提升对灾难事件的理解和应对能力。
