泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-jieunyeom
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客数据, 机器学习, 数据分析, 生存分析, 历史事件, 数据建模
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，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉没事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及当时的欧洲和北美地区。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄、船票信息等）、社会经济信息（如客舱等级、票价等）以及生存状态（是否幸存）等多个维度的数据。
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（提交文件模板）三个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据可能来自于泰坦尼克号乘客的官方记录和相关研究。数据已进行初步处理，包括缺失值处理等。
该数据集适合用于生存分析、数据挖掘、机器学习模型训练和评估等。
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：适用于历史事件分析、社会学研究以及机器学习模型的对比研究，例如探索不同特征对生存率的影响。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于分析特定人群的生存概率。
决策支持：支持在灾难应对、人员疏散等方面的决策制定，帮助优化资源分配和应急预案。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训案例，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
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评估不同因素的影响。
