泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-aimlresearcher23
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 数据分析, 机器学习, 生物特征, 乘客信息, 分类, 历史事件
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人特征以及是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客ID、是否幸存（仅在train.csv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、船票号码、票价、船舱号、登船港口等多个维度。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和建模。数据已进行初步处理，适合直接用于建模分析。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据来源于实际的泰坦尼克号乘客名单和相关记录。该数据集常用于机器学习入门实践。
该数据集适合用于生存预测模型构建，探索不同乘客特征与生存概率之间的关系。
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，以及探索影响生存的关键因素的学术研究。
行业应用：为保险行业提供数据支持，用于风险评估和客户画像分析。
决策支持：支持航运和安全领域的决策制定，例如优化乘客安全措施。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解数据预处理、特征工程、模型训练和评估。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，构建预测模型，并评估不同因素对生存的影响，例如年龄、性别、社会地位等。
