泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-arnoislam
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客信息, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 预测模型, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人属性以及最终的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据代表了1912年泰坦尼克号沉船事件发生时的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为来自不同国家和地区的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的年龄、性别、社会阶层（船舱等级）、是否携带兄弟姐妹/配偶、是否携带父母/子女、船票价格、船舱号、登船港口等特征，以及乘客是否幸存的标签（0代表未幸存，1代表幸存）。
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（提交文件样例）三个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，原始数据通常来自于公开的船员名单和乘客信息。数据已进行初步处理，如缺失值处理等。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和机器学习模型的训练和评估。
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、生存概率预测等学术研究。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于预测潜在的风险因素。
决策支持：支持灾难应对策略的制定、救援资源的分配以及灾难发生时的人员疏散方案优化。
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，建立预测模型，并评估不同因素对生存结果的影响，从而帮助用户提升预测精度，理解影响生存的关键因素。
