泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-jorgeabaron
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 灾难事件, 历史数据, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息以及是否幸存的数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉船事件发生前后。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客ID、船舱等级、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变量。
数据格式：CSV格式，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件示例），方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据经过整理和清洗，用于预测乘客的生存情况。
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。
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、社会学研究和灾难事件幸存者分析等学术研究，如探讨不同社会阶层、性别和年龄在灾难中的生存差异。
行业应用：为保险行业提供风险评估数据，为电影、游戏等娱乐产业提供创作素材，以及用于历史事件的模拟和复现。
决策支持：支持灾难应对策略的制定和优化，帮助提高救援效率和资源分配的合理性。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，帮助用户构建预测模型，并深入理解影响生存的关键因素。
