泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-priyanka2018
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, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 历史数据, 预测模型
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，旨在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年泰坦尼克号沉船事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包含乘客的身份信息（如乘客ID、姓名、性别、年龄）、船票信息（如船票等级、票价、舱位号）、家庭信息（如兄弟姐妹/配偶数量、父母/子女数量）以及登船港口等多个维度。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train (1).csv、test (1).csv 和 gender_submission (1).csv 三个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle等数据科学平台，原始数据经过了预处理，可直接用于分析。
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，以及探讨影响生存的关键因素，如性别、年龄、社会阶级等。
行业应用：为数据科学和机器学习领域提供实训数据，用于构建和评估生存预测模型，例如逻辑回归、决策树、随机森林等。
决策支持：帮助理解在灾难性事件中影响生存的关键因素，为相关领域的决策提供参考。
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，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型构建与评估等技能。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，构建预测模型并评估其性能，从而提升对灾难事件的理解和预测能力。
