泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-yejunjie666
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, 预测模型, 数据挖掘, 机器学习, 生存预测, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客数据，记录了乘客的个人信息以及他们在海难中的生存情况，适用于生存预测、数据探索和机器学习模型训练。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及英国。
数据维度：数据集包括乘客ID、是否幸存（0代表未幸存，1代表幸存）、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、票价、客舱号和登船港口等多个字段。
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（提交文件示例）。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据经过了初步的整理和清洗，适合直接用于数据分析和建模。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，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：适用于历史事件分析、生存分析、社会学研究等领域的学术研究，例如探索不同社会阶层、性别、年龄等因素对生存率的影响。
行业应用：可以为保险行业提供数据支持，用于风险评估和生存预测模型的构建。
决策支持：支持在灾难应对、人员管理等方面的决策制定，例如根据乘客特征预测其生存概率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员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泰坦尼克号乘客的生存规律，并构建预测模型，帮助用户理解生存预测中的关键因素。
