泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-soufianeghadfa
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 泰坦尼克号, 数据预测, 乘客信息, 机器学习, 生存预测, 数据集, 灾难事件
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，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：数据涉及泰坦尼克号乘客，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、船舱等级、票价、家庭成员数量、性别、年龄等多个维度，以及一个表示是否幸存的标签。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件）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平台上的泰坦尼克号生存预测竞赛，已进行数据清洗和预处理。
该数据集适合用于生存分析、数据挖掘和机器学习模型的训练与评估。
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：适用于灾难事件中生存预测、社会学研究等领域的学术研究，如分析不同因素对生存概率的影响。
行业应用：为保险行业、风险评估等领域提供数据支持，尤其在评估灾难事件中的风险因素方面。
决策支持：支持相关机构在灾难应对、乘客安全等方面做出决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的辅助材料，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，并评估不同模型的性能，从而实现对灾难事件中生存概率的预测和分析。
