泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-tuqqai
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 乘客数据, 泰坦尼克号, 机器学习, 数据挖掘, 预测模型, 灾难事件, 人口统计
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人属性以及最终的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为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，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的身份信息、社会经济地位、年龄、性别、家庭成员、船票信息、船舱位置以及最终的生存状态（0代表未获救，1代表获救）等。
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（提交文件示例），便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是经典的数据挖掘入门练习数据集，数据已进行初步清洗和整理。
该数据集适合用于探索影响生存的关键因素，并构建预测模型。
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、人口统计学等领域的研究，例如分析不同社会阶层、性别、年龄等因素对生存概率的影响。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，例如进行灾难事件的风险预测和评估。
决策支持：支持航运公司、应急管理部门等进行风险管理和决策制定，帮助优化乘客安全措施。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习课程的经典案例，帮助学生和研究人员学习数据预处理、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，建立预测模型，并评估不同因素对生存概率的影响。
