泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-alexandramoraru1
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 乘客数据, 机器学习, 预测模型, 数据预处理, 泰坦尼克号, 分类任务, 历史事件
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，以及他们是否在海难中幸存的关键信息。主要特征如下：
时间跨度：数据反映了1912年4月15日泰坦尼克号沉没事件的情况。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，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、社会阶层等）、船票信息（票号、票价）以及是否获救的标签“Survived”。
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（提交格式示例）三个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是参与预测泰坦尼克号乘客生存的经典竞赛数据集，原始数据已进行初步整理。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的因素，以及构建预测生存概率的机器学习模型。
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，以及探索影响生存的关键因素的研究，如性别、年龄、社会地位等。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据参考，用于评估特定人群的生存风险。
决策支持：支持在灾难应对、救援策略等方面进行决策，帮助优化资源分配和救援行动。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训素材，帮助学生理解数据预处理、特征工程和模型构建的全过程。
此数据集特别适合用于探索不同乘客特征与生存概率之间的关系，构建预测模型，并进行模型评估与优化，帮助用户深入理解生存预测问题。
