泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-yeagerist
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, 灾难事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台上的泰坦尼克号乘客数据，记录了乘客的个人信息以及在沉船事件中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据集基于1912年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乘客信息，推测主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID、生存状态（0代表未生存，1代表已生存）、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票编号、票价、船舱号和登船港口等多个字段。
数据格式：数据集提供CSV格式文件，包括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（提交格式文件），方便数据分析和模型构建。
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名单等历史资料，已进行整理和清洗。
该数据集适合用于生存分析、数据挖掘和机器学习等领域的研究。
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：适用于探索影响生存的关键因素，如性别、年龄、舱位等级等，进行生存概率分析、风险评估等研究。
行业应用：为保险行业、灾难救援等领域提供数据支持，用于分析灾难中的生存模式，优化应急预案。
决策支持：支持决策制定者在灾难应对、风险管理等方面的决策，例如评估疏散策略的有效性。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训素材，帮助学生理解数据分析流程，构建预测模型。
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，并评估不同因素对生存概率的影响，帮助用户实现预测乘客生存的准确性。
