泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-unnamedacc
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, 乘客信息, 灾难事件, 生物统计, 分类模型
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据来源于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：数据集包含乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄、船票信息等）、社会经济信息（如乘客等级、家庭成员数量等）和生存结果（是否幸存）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件）。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，是公开的、经过整理的数据集。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和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：适用于灾难事件、社会学、生物统计学等领域的研究，如分析影响生存的关键因素、探索不同社会阶层乘客的生存差异等。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于分析影响生存率的因素，建立预测模型。
决策支持：支持灾难预警与应急管理，帮助制定更有效的救援策略。
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、模型训练与评估等流程。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，构建生存预测模型，并进行数据分析与可视化，从而深入理解泰坦尼克号沉船事件的复杂性。
