泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-shishir47
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客信息, 数据挖掘, 机器学习, 灾难事件, 数据分析, 历史事件
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，用于预测乘客在海难中的生存情况。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，主要涉及英国及周边国家。
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），船票信息（如票号、票价、舱位），以及是否幸存等关键指标。
数据格式：数据以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），方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是公开的机器学习竞赛数据集，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测模型构建、数据探索性分析和特征工程。
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：适用于历史事件研究、社会学分析和灾难生存研究，例如分析不同社会阶层、年龄段和性别的乘客的生存概率差异。
行业应用：为保险行业、风险评估和灾难预警系统提供数据支持，帮助提升风险预测的准确性。
决策支持：支持相关部门对灾难应对措施的制定，以及对乘客安全策略的评估。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘和数据分析课程的实训材料，帮助学生掌握数据处理、特征工程和模型构建的技能。
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，并评估不同策略对生存概率的影响，从而实现对灾难事件的深入理解和预测。
