泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-arsteni
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客数据, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 历史事件, 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，用于预测乘客在沉船事件中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为1912年泰坦尼克号沉船事件前后。
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：数据集包含乘客的个人信息，包括乘客ID、是否幸存（0代表未幸存，1代表幸存）、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、客舱号以及登船港口等。
数据格式：数据集提供CSV格式的文件，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件，用于预测结果）。
来源信息：数据集来源于Kaggle等数据科学平台，通常是用于机器学习和数据分析的入门级数据集。数据已进行初步处理，如缺失值处理等。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及开发预测乘客生存的模型。
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、灾难事件研究，以及社会学、人口学等领域的研究，例如研究不同社会阶层、性别、年龄等因素对生存率的影响。
行业应用：为数据科学和机器学习领域提供入门级案例，用于模型训练、算法测试和数据分析实践。
决策支持：支持风险评估和应急管理，例如在灾难发生时，根据已知信息预测个体生存概率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训素材，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影响生存的关键因素，构建预测模型，并进行模型评估，帮助用户理解数据分析的基本流程和方法，并提升预测精度。
