泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-ndohmoise
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 灾难事件, 数据预测, 机器学习, 乘客信息, 统计分析, 历史事件, 数据集
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，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为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，主要涉及大西洋航线。
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），家庭关系（兄弟姐妹/配偶数量、父母/子女数量），票务信息（船票号码、票价）以及登船港口等多个维度。其中，train.csv 文件包含“Survived”字段，表示乘客是否幸存（0代表未幸存，1代表幸存）；test.csv文件用于预测乘客的生存情况；gender_submission.csv文件提供了提交预测结果的格式。
数据格式：提供CSV格式的数据文件，包含train.csv、test.csv和gender_submission.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，原始数据经过了整理和清洗，可以直接用于数据分析和机器学习任务。
该数据集适合用于生存分析、预测模型构建和数据可视化等研究。
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、生存分析、社会学研究等，用于探究影响乘客生存的关键因素。
行业应用：为数据科学和机器学习领域提供实践案例，可用于模型训练、算法测试和竞赛。
决策支持：可以用于模拟灾难事件中的生存概率，辅助相关决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训案例，帮助学生理解数据分析流程和建模方法。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，并评估不同因素对生存概率的影响。
