泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-areekuchvrakhde
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客数据, 数据分析, 机器学习, 历史事件, 灾难事件, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征和生存结果，是进行生存预测分析的经典数据集。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号的航行事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，事件发生于大西洋。
数据维度：数据集包括乘客ID、生存状态（0代表未生存，1代表生存）、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、票价、客舱号和登船港口等多个维度。
数据格式：CSV格式，分为train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据集来源于Kaggle等平台，是数据科学和机器学习领域常用的公开数据集，经过了整理和清洗。
该数据集适合用于生存预测、特征工程、数据可视化和模型评估等多种数据分析任务。
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、统计学和数据科学等领域的学术研究，如探索影响生存的关键因素、分析不同群体的生存差异等。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业等提供数据参考，用于风险评估、客户画像分析等。
决策支持：支持在灾难事件中进行风险评估，优化救援策略。
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影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，帮助用户理解历史事件，并提升数据分析和机器学习技能。
