泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-devodry
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, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 二元分类, 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，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据来源于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的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息、客舱等级、票价、船舱号、登船港口等多个维度，以及表示乘客是否幸存的“Survived”字段（仅在train.csv中）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件。train.csv用于训练模型，包含“Survived”标签；test.csv用于测试模型，不包含“Survived”标签。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛平台，已进行初步的清洗和整理，便于直接用于数据分析和建模。
该数据集适合用于生存预测、数据探索和机器学习模型训练。
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：适用于历史事件分析、社会学研究和统计学研究，例如探讨不同社会阶层、性别等因素对生存率的影响。
行业应用：可以应用于保险行业的风险评估、灾难事件的应急响应策略分析等。
决策支持：支持对类似灾难事件中人员疏散策略的制定，提高生存几率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的经典案例，帮助学生理解数据分析流程、特征工程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，构建预测模型，并评估不同因素对生存概率的贡献，从而提升预测准确性。
