泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-firaschebil
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 乘客数据, 泰坦尼克号, 机器学习, 数据预测, 灾难事件, 数据集, 数据分析
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，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为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信息，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、船舱号、登船港口等，以及是否幸存的标签。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件模板）。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行数据清洗和预处理，方便进行机器学习模型训练和评估。
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、社会学研究、生存分析等领域的学术研究，如分析不同社会阶层、性别、年龄等因素对生存的影响。
行业应用：为数据科学和机器学习领域提供实训数据，特别是在构建分类预测模型、评估模型性能等方面。
决策支持：支持灾难应急管理、风险评估等领域的决策制定，帮助理解灾难中关键因素对生存的影响。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的教学案例，帮助学生理解数据分析流程和模型构建方法。
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，帮助用户构建预测模型，提升对灾难事件的理解。
