泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-amitjha121
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, 数据分析, 机器学习, 历史事件, 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，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4月15日泰坦尼克号沉没事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要来自英国及其他国家。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息、船舱等级、票价、家庭成员数量、性别、年龄等，以及一个关键的“Survived”字段，标识乘客是否幸存。
数据格式：提供两个CSV文件，分别为train.csv（训练集）和test.csv（测试集），便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是进行机器学习和数据分析的经典数据集，已进行基本的数据清洗和预处理。
该数据集适合用于探索影响生存率的因素，以及构建预测模型。
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，例如年龄、性别、社会阶层等。
行业应用：为保险行业、风险评估领域提供数据支持，尤其是在评估特定人群的生存概率方面。
决策支持：支持历史事件的深入分析，帮助理解影响生存的关键因素，从而为未来的灾难预防和应急管理提供参考。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生理解数据分析流程，并构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，从而构建预测模型，提升对生存情况的预测精度。
