泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-hamzauras
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 灾难事件, 乘客数据, 机器学习, 数据分析, 预测模型, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人特征及其生存情况。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前后。
地理范围：数据来源于泰坦尼克号乘客，涉及不同国籍和地区的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的多种信息，如乘客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、客舱号码、登船港口等。
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）。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据经过了处理和整理，用于机器学习模型的训练和测试。
该数据集适合用于探索影响生存的关键因素，以及构建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、生存概率预测、社会学研究等学术研究，如探索不同因素对生存率的影响、分析乘客的社会阶层与生存的关系。
行业应用：为数据分析、机器学习等领域提供数据支持，尤其适用于构建预测模型、评估不同特征的重要性。
决策支持：支持灾难事件中的风险评估和应急响应策略制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，以及构建预测乘客生存的模型，帮助用户理解数据分析在实际问题中的应用，并提升预测精度。
