泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-junnik
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, 灾难事件, 生物统计, 预测模型
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，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年泰坦尼克号海难事件中乘客的信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及英国等欧洲国家。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息、船舱等级、船票信息、年龄、性别、家庭成员数量、票价以及是否幸存等多个维度。
数据格式：提供CSV格式数据，包含train.csv (训练集), test.csv (测试集) 和 gender_submission.csv (提交格式示例)。
来源信息： 数据来源于Kaggle平台，用于机器学习建模和预测分析。数据已进行初步的清洗和整理，方便直接用于分析。
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：适用于历史事件分析、社会学研究、生物统计学分析，以及探讨影响生存的关键因素。
行业应用：为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于分析灾难事件中的风险因素。
决策支持：支持数据驱动的决策制定，例如在灾难应急响应中优化资源分配。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训案例，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因素，构建预测模型，以及评估不同变量对生存概率的影响，从而提升预测精度。
