泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-zuperopol
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 灾难事件, 生存分析, 分类模型
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号沉船事件的乘客信息，记录了乘客的个人信息及最终的生存状况。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：数据集包括乘客的乘客ID、生存状态（0代表未生还，1代表生还）、船舱等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、票价、客舱号以及登船港口等。
数据格式：CSV格式，文件名为titanic.csv，便于进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle，是经典的数据集，常用于教学和数据分析实践。
该数据集适合用于生存预测、数据探索和机器学习模型的训练。
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：适用于探索影响乘客生存的因素，进行生存分析和风险评估等研究。
行业应用：可以用于历史事件分析、灾难事件研究等领域。
决策支持：支持保险行业、风险管理等领域的决策制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的经典案例，帮助学生和研究人员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乘客的生存概率与各项特征之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升对历史事件的理解和分析能力。
