泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-bhavesh1335
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, 数据分析, 机器学习, 生存分析, 历史事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，旨在用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据对应1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄）、船票信息（如票价、船舱号、登船港口）、社会经济信息（如乘客等级、同行人数）以及是否幸存的标签“Survived”。
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（提交格式示例）三个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle等数据科学平台，原始数据通常来源于历史档案和研究。数据已进行初步清洗和整理。
该数据集适合用于生存分析、数据可视化、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：适用于历史事件分析、社会学研究、生存分析等领域的学术研究，例如探究不同因素对生存率的影响。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于风险预测和客户画像分析。
决策支持：支持在特定情境下（如灾难应对、安全策略制定）的决策，通过分析历史数据，优化应对措施。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的教学案例，帮助学生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乘客属性与生存之间的关系，帮助用户构建预测模型，评估不同因素对生存概率的影响。
