泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-valentynayakovyn
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, 生物特征, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 历史数据
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，旨在用于预测乘客的生存情况。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发生前后。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄）、船票信息（如票价、舱位等级）、家庭成员数量等，以及乘客的生存状态（0代表未生还，1代表生还）。
数据格式：CSV格式，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件样例），方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是公开的竞赛数据集。数据已进行基本的清洗和标准化处理，例如缺失值处理等。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并构建预测模型。
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：适用于历史事件、社会学、人口统计学等领域的学术研究，以及对灾难事件中生存因素的分析。
行业应用：可以为保险行业、风险评估等领域提供数据支持，用于分析影响生存概率的因素。
决策支持：支持在灾难应对、救援策略制定等方面的决策。
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乘客的生存概率与各种因素之间的关系，例如年龄、性别、舱位等级等，帮助用户构建预测模型，并评估不同特征的重要性。
