泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-madaria
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 机器学习, 数据分析, 乘客信息, 灾难事件, 分类模型, 数据集
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，并提供了乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的是1912年泰坦尼克号海难事件。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，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、船舱等级等）、家庭信息（如兄弟姐妹/配偶数量、父母/子女数量）、船票信息（如票号、票价）以及登船港口等。其中train.csv文件包含“Survived”（是否生存）的标签，而test.csv文件则用于预测。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle，经过了整理和清洗，适合用于机器学习和数据分析任务。
该数据集适合用于生存预测、乘客特征分析等领域的数据科学研究。
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、数据科学等领域的研究，例如分析不同因素对乘客生存概率的影响、探索灾难事件中的社会现象等。
行业应用：为保险行业、风险评估等领域提供数据支持，可以用于预测风险、评估赔付等。
决策支持：支持灾难应对、安全管理等领域的决策制定，例如分析不同乘客群体的风险、优化逃生策略等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程、掌握模型构建技巧。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，构建生存预测模型，帮助用户预测在类似灾难中的生存概率。
