泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-takumiyoshida
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, 数据预测, 机器学习, 灾难事件, 数据挖掘, 历史事件
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle的泰坦尼克号乘客信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据对应于1912年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乘客信息，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包含乘客的个人信息、船舱等级、船票信息以及是否生还等多个维度。具体包括乘客ID、是否幸存、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、船票价格、船舱号和登船港口等字段。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交样例）三个文件，方便进行数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle，原始数据经过整理和标注，方便进行机器学习任务。
该数据集适合用于探索乘客生存与各种因素之间的关系，以及构建预测模型。
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、历史学和数据科学交叉领域的学术研究，如探索影响生存的关键因素、分析不同社会阶层的生存差异等。
行业应用：为保险行业、风险评估机构提供数据支持，用于分析灾难事件中的风险因素和生存概率。
决策支持：支持历史事件分析和预测建模，帮助理解灾难事件中的关键决策因素。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型训练和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，例如性别、年龄、船舱等级、票价等，帮助用户构建预测模型，提升预测准确率。
