泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-carolinehg
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, 生物统计, 数据预处理
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：数据对应泰坦尼克号沉船事件发生的时间，即1912年。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号的乘客，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（如姓名、性别、年龄）、社会经济状况（如船舱等级、票价）、家庭关系（如兄弟姐妹数量、父母子女数量）以及生存状态（0代表未获救，1代表获救）。
数据格式：数据集包含三个CSV文件：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，是参与泰坦尼克号生存预测竞赛的数据集，经过了初步的清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和机器学习模型的构建与评估。
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：适用于生物统计学、社会学、历史学等领域的学术研究，例如分析影响乘客生存的关键因素。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于预测风险和优化策略。
决策支持：支持灾难事件中的救援决策，例如根据乘客特征优化救援资源分配。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，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生存的关键因素，构建预测模型，例如利用乘客的年龄、性别、社会地位等信息预测其生存概率，从而优化决策或提升预测精度。
