泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-abhishek98
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, 数据挖掘, 预测模型, 数据可视化, 灾难事件
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征与生存情况，旨在用于分析影响乘客生存的关键因素。主要特征如下：
时间跨度：数据对应1912年4月14日至15日发生的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所有乘客，主要涉及英国、欧洲及北美地区。
数据维度：数据集包含乘客的身份信息（如乘客ID、姓名）、生存状态（0代表未生还，1代表生还）、社会经济地位（客舱等级）、个人属性（性别、年龄、家庭成员数量）、票务信息（船票号码、票价）以及登船港口等多个维度的数据。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train_titanic_data.csv（训练集）、test_titanic_data.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交格式）。
来源信息：数据来源于Kaggle等公开数据集，通常经过清洗和预处理，以方便数据分析和建模。
该数据集特别适用于探索性数据分析、生存分析和预测建模等任务。
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：适用于历史学、社会学、人口学等领域的学术研究，如分析不同社会阶层乘客的生存率差异、探讨性别与年龄对生存的影响等。
行业应用：为保险行业、旅游行业提供数据参考，可以用于风险评估、市场细分等方面。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，帮助相关部门更好地理解灾难发生时影响生存的关键因素。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的教学案例，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型构建与评估等技能。
此数据集特别适合用于预测乘客的生存概率，探索乘客特征与生存之间的关系，并构建预测模型以优化灾难应对策略，提升预测精度。
