泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-rezanoorazizah
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 灾难事件, 人口统计, 机器学习, 数据挖掘, 预测模型, 历史事件, 乘客信息
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：数据记录的时间范围为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，主要涉及英国和北大西洋区域。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄）、社会经济信息（如船舱等级、票价）、家庭关系信息（如兄弟姐妹/配偶数量、父母/子女数量）以及登船港口等。
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（提交格式）三个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是经典的数据挖掘和机器学习入门数据集，已被广泛应用于模型训练和评估。
该数据集适合用于生存分析、分类预测和特征工程，是探索历史事件与数据分析的理想选择。
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：适用于社会学、历史学、数据科学等领域的研究，如探索影响生存的关键因素、分析不同社会群体的生存差异等。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于评估灾难事件的风险和预测。
决策支持：支持在灾难救援、人员疏散等方面的决策制定，优化资源分配和应急预案。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训案例，帮助学生掌握数据预处理、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乘客生存的关键因素，例如年龄、性别、船舱等级和票价，帮助用户实现生存预测模型的构建和评估，从而深入理解历史事件的内在规律。
