泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-nsaikn
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 泰坦尼克号, 乘客数据, 机器学习, 数据预测, 生存预测, 灾难事件, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息及其在海难中的生存情况。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。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID、是否幸存（仅在训练集中）、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票编号、票价、客舱号、登船港口等信息。
数据格式：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），方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，已经过整理和清洗，可直接用于分析。
该数据集适合用于生存分析、数据挖掘和机器学习模型构建。
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：适用于探索影响生存的关键因素，如年龄、性别、社会阶层等，进行生存分析研究。
行业应用：可用于构建预测模型，预测乘客在灾难中的生存概率，为风险评估提供数据支持。
决策支持：支持对历史灾难事件的深入理解，为未来的灾难应对策略提供参考。
教育和培训：作为机器学习入门案例，帮助学生和研究人员熟悉数据预处理、特征工程和模型训练等流程。
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，帮助用户实现对灾难事件的理解和预测。
