泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-dare2begreat
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, 历史事件, 数据分析, 预测模型
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，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、同行人数、船票价格、船舱号以及登船港口等，以及一个关键的“Survived”字段（0代表未获救，1代表获救）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，分别用于训练模型和进行预测。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是经典的数据挖掘练习数据集，通常经过了初步的清洗和整理。
该数据集适合用于探索影响生存的关键因素，以及开发预测模型。
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，以及探索影响生存的关键因素的学术研究。
行业应用：为保险行业、旅游行业等提供数据支持，用于风险评估和客户行为分析。
决策支持：支持数据驱动的决策，如优化乘客安全措施、提高应急响应效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训案例，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于构建预测模型，探索乘客属性与生存概率之间的关系，并进行模型评估和优化，实现对乘客生存情况的预测。
