泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-s10709sk
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, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 预测模型, 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：数据记录时间为1912年泰坦尼克号沉没事件发生前后。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，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、船舱等级、票价、家庭成员数量、登船港口等多个维度的数据，以及是否幸存的标签（Survived）。
数据格式：提供CSV格式的数据文件，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件）。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是针对泰坦尼克号乘客生存预测问题的公开数据集，已进行初步的数据整理和清洗。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的因素，以及构建生存预测模型。
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：适用于社会学、历史学、以及数据科学领域的学术研究，例如探索影响生存的关键因素，分析不同乘客群体的生存概率差异等。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业提供数据支持，例如风险评估、客户细分等。
决策支持：支持在灾难应对、紧急救援等领域的决策制定，帮助提升风险管理和资源调配效率。
教育和培训：作为数据科学与机器学习课程的经典案例，用于学生进行数据预处理、特征工程、模型构建和评估等实训。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，帮助用户构建预测模型，并理解影响生存的关键因素。
