泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-rajaasardar

数据来源：互联网公开数据

标签：生存预测, 泰坦尼克号, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 生还概率, 历史事件, 数据集

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，旨在用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：时间跨度：数据来源于1912年泰坦尼克号沉船事件。地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为西方国家。数据维度：包括乘客的身份信息（如姓名、性别、年龄、社会等级），船票信息（票号、票价），以及是否生还的标签（0代表未生还，1代表生还）。数据格式：提供CSV格式的数据文件，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交模板），便于数据处理与模型构建。来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，是公开的、经过整理的数据集。该数据集适合用于生存预测、数据探索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、以及探索影响生存的关键因素等学术研究。行业应用：为保险行业提供风险评估模型训练的参考数据，也可用于教育领域的案例分析。决策支持：支持对灾难事件中生存概率影响因素的深入理解，为相关领域的决策提供数据支持。教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生理解数据预处理、特征工程和模型评估。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，并深入了解影响生存的关键因素。