泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-likithavankadoth
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, 数据集
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征以及最终的生存情况。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、欧洲及北美地区的人员。
数据维度：数据集包括乘客ID、生存与否（0代表未生存，1代表生存）、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、船舱号以及登船港口等信息。
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（提交文件样例）三个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行必要的清洗和预处理，适合直接用于数据分析和机器学习建模。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并构建预测模型。
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：适用于社会学、历史学及数据科学交叉领域的学术研究，如探究不同社会阶层、性别、年龄段乘客的生存概率差异。
行业应用：为保险行业、灾难应对机构提供数据支持，用于风险评估、灾难预案制定等。
决策支持：支持历史事件的深入分析，辅助决策者理解影响生存的关键因素。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生掌握数据处理、特征工程、模型构建等技能。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的因素，构建预测模型，以及深入理解灾难事件中的社会现象。
