泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-riyachavan20
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, 机器学习, 数据分析, 生物统计, 灾难事件, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，以及他们的生存状态，用于构建预测模型。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，主要为当时的欧洲乘客。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄、社会等级等）、船票信息（如票号、票价）以及是否幸存等多个维度。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交示例），便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是针对泰坦尼克号灾难事件的公开数据集，已进行初步的整理和清洗。
该数据集适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，以及构建预测乘客生存状态的机器学习模型。
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：适用于生物统计学、社会学、历史学等领域的学术研究，例如分析不同社会阶层、年龄段乘客的生存概率差异。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于评估不同群体的生存风险。
决策支持：支持灾难管理部门进行风险评估和应急预案制定，帮助提升灾难应对能力。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型构建与评估等技能。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，构建预测模型，并进行结果分析，从而提升对灾难事件的理解和预测能力。
