泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-drteygg
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, 机器学习, 数据分析, 生物统计, 数据清洗, 灾难事件
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，并提供了乘客是否幸存的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据对应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信息，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（如姓名、性别、年龄、社会等级等）、船票信息（船票号、票价、舱位等）以及是否幸存的标签。
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（提交文件示例）三个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据经过整理和清洗，可直接用于数据分析和机器学习任务。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及构建生存预测模型。
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、生物统计学等领域的研究，例如探究不同社会阶层、年龄、性别等因素对生存的影响。
行业应用：可以为保险行业、风险评估机构提供数据支持，用于评估灾难事件中的风险因素。
决策支持：支持在灾难应对和救援策略制定方面的决策，例如优化疏散流程、提高救援效率等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型构建和评估等技能。
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，并验证不同特征的重要性，从而提升预测精度，辅助决策制定。
