泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-tlau2017a
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客数据, 数据分析, 机器学习, 生存分析, 灾难事件, 预测模型
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，主要涉及英国及欧洲乘客。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄、船舱等级等）、家庭信息（如兄弟姐妹/配偶数量、父母/子女数量）、船票信息（票号、票价、登船港口）以及是否生存的标签（0代表未生还，1代表生还）。
数据格式：提供CSV格式，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件）。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行初步的清洗和整理，适用于机器学习模型训练。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和机器学习模型的构建与评估。
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、社会学研究和统计学研究，如分析不同因素对生存率的影响。
行业应用：可以为保险行业、风险评估等领域提供数据支持，用于构建风险预测模型。
决策支持：支持灾难应对策略制定和资源分配，如评估不同乘客群体的风险等级。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和人工智能课程的实训材料，帮助学生理解数据处理、特征工程和模型构建。
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，并评估不同模型的性能，从而帮助用户深入了解影响生存的关键因素。
