泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-marvinfeuer
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 泰坦尼克号, 乘客数据, 生存预测, 机器学习, 数据挖掘, 历史事件, 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信息，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包含乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄）、船舱等级、家庭成员数量、船票价格、登船港口等多个维度，以及乘客是否幸存的标签（0代表未幸存，1代表幸存）。
数据格式：数据以CSV格式提供，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，是对泰坦尼克号乘客信息的整理和补充。该数据集已进行初步的数据清洗和整理，方便进行分析和建模。
该数据集适合用于生存分析、分类预测、数据可视化等研究，以及机器学习模型的训练和评估。
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：适用于社会学、历史学、统计学等领域的学术研究，例如探究不同因素对生存率的影响、分析乘客的社会经济地位与生存之间的关系等。
行业应用：可以为数据分析、人工智能等行业提供数据支持，尤其适用于构建生存预测模型、风险评估模型等。
决策支持：支持保险行业、旅游行业等相关领域的决策制定，例如评估风险、优化资源配置等。
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分析、特征工程、模型构建等技能。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，并深入理解历史事件与数据之间的联系，实现对乘客生存情况的预测。
