泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-kikuepi
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 乘客信息, 数据挖掘, 机器学习, 泰坦尼克号, 生存预测, 历史事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，旨在预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据对应1912年泰坦尼克号沉没事件，时间跨度为单次事件。
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：数据集包括乘客的个人信息，如乘客ID、是否幸存（仅在训练集中）、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票信息、票价、船舱号以及登船港口。
数据格式：提供两个CSV文件，分别为train (1).csv（训练集）和test (1).csv（测试集），便于进行数据分析和模型构建。数据已经过初步整理，方便直接使用。
数据来源于Kaggle竞赛，数据经过整理和清洗，适合用于机器学习模型训练和评估。
该数据集适合用于生存分析、数据挖掘和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：适用于历史事件分析、社会学研究、以及生存分析相关的学术研究。
行业应用：可以用于保险行业风险评估、灾难应对策略的制定、以及乘客行为模式分析等。
决策支持：支持对灾难事件中生存因素的深入理解，为相关领域的决策提供数据支持。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、以及统计学课程的实训案例，帮助学生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影响乘客生存的关键因素，并建立预测模型，从而提升对灾难事件的理解和应对能力。
