泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-waseemmscs92
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, 历史数据, 分类模型
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：数据记录的时间为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，主要涉及英国至美国的航线。
数据维度：数据集包括乘客的ID、生存状态（0代表未生存，1代表已生存）、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、票价、船舱号和登船港口等信息。
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（提交文件样例）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平台，为公开数据集，常用于机器学习入门实践。
该数据集适合用于生存预测、数据探索和机器学习模型的构建与评估。
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：适用于探讨社会经济因素对生存率的影响、分析不同乘客群体的生存差异等研究。
行业应用：为保险行业、旅游行业提供历史数据参考，用于风险评估和客户画像分析。
决策支持：支持灾难事件中的应急管理决策，如优化救援资源分配、预测潜在风险等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程、掌握分类模型构建方法。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存结果之间的关系，帮助用户构建预测模型、提升对历史事件的理解。
