泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-adrianoavelar
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 灾难事件, 预测模型, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含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：数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息和船票信息，字段包括乘客ID、乘客等级、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票编号、票价、客舱号和登船港口。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，是经典的数据集，已被广泛应用于数据科学和机器学习领域。
该数据集适合用于生存预测、数据探索和特征工程等研究。
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：适用于探讨灾难事件中生存因素的学术研究，如社会经济地位、性别、年龄等因素对生存的影响。
行业应用：为保险行业、灾难应急管理等领域提供数据支持，用于风险评估和生存预测模型构建。
决策支持：支持在灾难发生时，优化救援策略，例如优先救援特定群体。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，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之间的关系，帮助用户构建预测模型，提高预测准确性。
