泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-blourdhuraju
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客数据, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 历史事件, 数据挖掘
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，以及他们是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件的相关信息。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄、船舱等级、同行人数、票价等）以及是否幸存的标签。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已经经过清洗和预处理，适合用于机器学习模型训练。
该数据集适合用于生存预测研究，以及探索影响乘客生存的关键因素。
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可解释性研究，例如探索不同乘客属性与生存概率之间的关系。
行业应用：可以应用于保险行业、风险评估领域，例如预测特定群体的生存概率，辅助风险管理决策。
决策支持：支持数据驱动的决策制定，例如在灾难应对和救援策略方面提供数据支持。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训材料，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构建和评估预测模型，以预测乘客的生存情况，并深入理解影响生存的关键因素，例如年龄、性别、社会阶层等。
