泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-mldrugster
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 灾难事件, 乘客数据, 生存预测, 机器学习, 数据挖掘, 历史事件, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号沉船事件的乘客信息，记录了乘客的个人特征及其生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为1912年4月泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据主要涉及在北大西洋航行的泰坦尼克号乘客。
数据维度：数据集包括乘客ID、是否幸存（0代表未幸存，1代表幸存）、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、客舱号以及登船港口等多个字段。
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（提交文件示例）三个文件，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据集来源于Kaggle等数据科学竞赛平台，数据已进行初步清洗和整理。
该数据集适合用于生存分析、数据建模和机器学习应用。
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、人口学等领域的学术研究，如探讨不同乘客特征与生存概率的关系。
行业应用：可以为保险行业、风险评估等领域提供数据支持，特别是在灾难事件中的风险预测方面。
决策支持：支持相关领域的决策制定和数据驱动的策略优化，如灾难应对措施的制定与改进。
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影响乘客生存的关键因素，构建生存预测模型，帮助用户实现对历史事件的深入理解和对未来风险的预判。
