泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-qihwei
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 灾难事件, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 生存分析, 历史事件, 数据预处理
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，以及他们是否在海难中幸存的记录。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件中的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包含乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄）、船票信息（如票价、舱位等级）、家庭成员信息（如兄弟姐妹数量、父母子女数量）以及是否幸存的标签。
数据格式：数据集提供CSV格式的文件，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件）。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，是公开的、经过整理的泰坦尼克号乘客信息。
该数据集适合用于生存预测、数据挖掘和机器学习等领域的研究和应用。
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、历史学和数据科学交叉领域的学术研究，如探究不同因素对生存率的影响、建立生存预测模型等。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于分析特定人群的生存风险，辅助决策。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，帮助优化紧急救援措施，提高生存概率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训素材，帮助学生掌握数据处理、特征工程、模型构建等技能。
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，并评估不同因素对生存概率的影响，帮助用户实现对灾难事件的深入理解和预测。
