泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-prat57
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 机器学习, 数据分析, 乘客信息, 灾难事件, 数据集, 历史数据
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台上的泰坦尼克号乘客信息，旨在用于预测乘客在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号海难事件中的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及英国及其他欧洲国家。
数据维度：数据集包括乘客的身份信息（如乘客ID、姓名、性别、年龄）、社会经济状况（如船舱等级、票价）以及家庭关系信息（如兄弟姐妹/配偶数量、父母/子女数量）、登船港口等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据集来源于Kaggle竞赛平台，原始数据来自泰坦尼克号乘客的真实记录。数据已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测、数据探索、特征工程等数据分析和机器学习任务。
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、社会学、历史学等领域的研究，例如探索不同乘客群体的生存概率差异，分析影响生存的关键因素。
行业应用：可以用于构建预测模型，辅助保险公司、救援机构等进行风险评估和资源分配。
决策支持：支持海事安全领域的决策制定，例如改进船只设计、优化疏散流程等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的经典案例，帮助学生和研究人员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影响生存的关键因素，构建预测模型，并深入理解历史事件。
