泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-qinpeichao
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, 灾难事件, 历史数据
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年泰坦尼克号沉没事件中乘客的相关信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，主要涉及英国、欧洲及北美地区。
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、家庭成员数量、船舱号以及登船港口等，并提供了是否生存的标签（train.csv）。test.csv文件包含了除“Survived”列外的其他乘客信息，用于预测任务。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于kaggle竞赛，原始数据经过整理和清洗，适合用于机器学习模型的训练和评估。
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，如分析不同社会阶层、性别、年龄等因素对生存率的影响。
行业应用：可以为保险行业、风险评估等领域提供数据支持，用于评估灾难事件中的风险因素。
决策支持：支持灾难应对、救援策略优化等方面的决策制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、数据科学等课程的实训素材，帮助学生掌握数据处理、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，以及理解历史事件中的社会和人口学特征，帮助用户实现预测乘客生存率、分析不同群体生存差异等目标。
