泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-jenkinsruban
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公开的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，并标注了他们的生存状态。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的是1912年泰坦尼克号沉没事件发生时的情况。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为当时的欧美乘客。
数据维度：包括乘客的身份信息（乘客ID、姓名、性别、年龄等）、船票信息（船票等级、票号、票价等）、以及登船港口等。此外，核心变量“Survived”表示乘客是否幸存（0代表未幸存，1代表幸存）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件模板）三个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于Kaggle公开竞赛，原始数据经过清洗和整理，便于直接用于数据分析和机器学习模型训练。
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：适用于社会学、历史学、以及数据科学领域的学术研究，如探索社会阶层、性别、年龄等因素对生存的影响。
行业应用：为保险行业、风险评估领域提供数据参考，用于评估灾难事件中的风险因素。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，例如在紧急情况下优先救援特定群体。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生理解数据预处理、特征工程、模型构建和评估等环节。
此数据集特别适合用于探索影响生存的因素，构建生存预测模型，并评估不同因素对生存概率的影响，从而帮助用户理解灾难事件中的生存规律。
