泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-xiaohei106
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, 生物统计, 灾难事件, 历史数据
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，以及他们是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及英国、欧洲及其他地区的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄、票价等）、船舱等级、家庭成员数量、登船港口等，以及乘客的生存状态（0代表未幸存，1代表幸存）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包括train.csv（训练集，包含乘客信息和生存状态）、test.csv（测试集，包含乘客信息，但不包含生存状态）和gender_submission.csv（提交文件模板）三个文件，便于数据分析和模型训练。
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竞赛数据集，已进行预处理和简化，方便进行数据分析与建模。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并构建预测模型。
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：适用于生物统计学、社会学、历史学等领域的学术研究，例如分析不同社会阶层、年龄、性别等因素对生存概率的影响。
行业应用：可以用于保险业风险评估、灾难应急管理等领域，为类似事件的风险预测和应对提供数据支持。
决策支持：支持制定更有效的疏散策略，帮助优化乘客安全措施。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的经典案例，帮助学生和研究人员掌握数据预处理、特征工程、模型构建和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索不同乘客属性与生存之间的关系，帮助用户构建预测模型，评估不同因素对生存概率的影响，并优化决策。
