泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-heavylaw
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 数据分析, 机器学习, 生物统计, 乘客信息, 灾难事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含关于泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人属性以及他们在沉船事件中的生存情况。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发生时的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要涉及英国至美国的航线。
数据维度：包括乘客的社会经济状况（如客舱等级、票价），个人信息（如姓名、性别、年龄、家庭成员数量），以及最终的生存状态（0代表未生还，1代表生还）。
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：数据来源于Kaggle平台，原始数据经过清洗和整理，适合用于机器学习模型训练和预测。
该数据集适合用于生存预测、数据探索性分析和特征工程等研究。
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、社会学和历史学等领域的研究，例如分析不同社会阶层乘客的生存概率差异，研究影响生存的关键因素等。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，例如预测灾难发生时的生存概率。
决策支持：支持灾难应对策略的制定和优化，例如评估不同救援措施对生存率的影响。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型构建和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，构建生存预测模型，以及深入理解历史事件背后的社会和经济因素，帮助用户实现预测精准度提升和风险因素识别等目标。
