泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-soufivandsmartech
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客数据, 数据分析, 机器学习, 分类问题, 灾难事件, 数据集
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，以及他们是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为1912年4月，即泰坦尼克号沉没事件发生的时间。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要来自欧洲和北美。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄、社会经济地位等）、船舱信息（如舱位等级、票价、是否有亲属同行等），以及他们的生存状态（0代表未幸存，1代表幸存）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含训练集（train.csv）、测试集（test.csv）和提交文件（gender_submission.csv），便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据基于泰坦尼克号乘客的真实记录，经过整理和清洗。
该数据集适合用于预测乘客生存概率，探索影响生存的关键因素，以及进行数据可视化和机器学习模型的训练。
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、社会学、数据科学等领域的学术研究，例如探讨社会阶层、性别、年龄等因素对生存的影响。
行业应用：可以为保险行业、灾难救援等领域提供数据支持，用于风险评估、灾难应对策略制定等。
决策支持：支持基于数据分析的决策制定，例如优化乘客安全措施、改进救援行动等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训案例，帮助学生和研究人员熟悉数据处理流程、构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，建立预测模型，并通过数据分析提高对历史事件的理解。
