泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-ermanturnac
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 灾难事件, 数据挖掘, 机器学习, 乘客信息, 数据分析, 统计分析
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的相关信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为泰坦尼克号沉没事件发生的时间，即1912年。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，主要涉及大西洋航线。
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，票价，以及是否获救等信息。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集），test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件模板）。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据经过整理和清洗，以便于进行分析和建模。
该数据集适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，以及构建预测模型。
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、数据科学等领域的学术研究，如探索不同乘客群体在灾难中的生存差异。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业提供数据支持，用于风险评估和客户画像分析。
决策支持：支持灾难预警和应急响应策略的制定，帮助提升灾难应对能力。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解数据处理流程和模型构建方法。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，并评估不同因素对生存概率的影响，从而优化生存预测的准确性。
