泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-gianluccacecchetto
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, 数据挖掘, 机器学习, 历史事件, 生物统计, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征及其最终的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件前后。
地理范围：数据主要涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，事件发生于大西洋。
数据维度：数据集包括乘客的ID、是否幸存（0代表未幸存，1代表幸存）、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、船舱号以及登船港口等多个维度的数据。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交格式示例）三个文件，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是用于机器学习竞赛的标准数据集，数据已进行初步清洗和整理。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及构建预测模型。
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：适用于社会学、历史学、生物统计学等领域的研究，用于分析泰坦尼克号乘客的生存概率与各种因素之间的关系，例如年龄、性别、社会阶级等。
行业应用：为数据科学、机器学习等行业提供数据支持，特别是在构建分类模型、预测生存概率、分析关键影响因素等方面。
决策支持：支持相关领域的研究人员和从业者进行数据驱动的决策，例如在灾难应对、风险评估等领域。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训案例，帮助学生和研究人员理解数据处理、特征工程、模型构建等流程。
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，并对历史事件进行深入分析，帮助用户实现对乘客生存情况的预测，以及对相关因素的深入理解。
