泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-lavarthan
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 机器学习, 数据挖掘, 乘客信息, 历史事件, 数据分析, 灾难事件
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，包括乘客的个人特征以及最终的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据对应1912年泰坦尼克号沉船事件。
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乘客。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID、是否幸存（0代表未幸存，1代表幸存）、乘客等级、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、客舱号和登船港口等。
数据格式：提供CSV格式，包括train.csv（训练集），test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交样例），方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行基本的清洗和结构化处理。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并进行生存预测模型的构建和评估。
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、统计学分析等领域的学术研究，如探讨不同乘客群体在灾难中的生存概率差异。
行业应用：可以为保险行业提供数据支持，用于风险评估和灾难应对策略的制定。
决策支持：支持灾难应急管理部门的决策制定，如优化救援资源分配和提升灾难应对能力。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训素材，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乘客特征与生存之间的关系，构建预测模型，并评估不同模型的性能，从而提高对灾难事件的理解和应对能力。
