泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-b4xabhishekv
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, 生存分析, 机器学习, 数据挖掘, 灾难事件, 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，并提供了乘客是否幸存的标签。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：数据主要涵盖了泰坦尼克号上的乘客，其国籍和出发地不尽相同。
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（Pclass）、家庭成员数量（SibSp, Parch）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）以及登船港口（Embarked），并提供了“Survived”标签指示乘客是否幸存。
数据格式：提供CSV格式文件，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交样例），便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是经典的数据挖掘和机器学习入门数据集。
该数据集适合用于生存预测、数据探索性分析和机器学习模型构建。
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：适用于社会学、历史学、数据科学等领域的学术研究，如探讨不同因素对生存概率的影响、分析灾难事件中的生存模式。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于分析影响生存概率的因素，以及进行风险预测。
决策支持：支持灾难应对、救援策略的制定，帮助相关部门更好地理解和应对突发事件。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据预处理、特征工程、模型构建和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，建立预测模型，并评估不同因素对生存概率的影响，从而优化决策和提升预测精度。
