泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-vaibhavpawar123
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客数据, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 生存分析, 数据挖掘
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：数据记录了1912年4月15日泰坦尼克号沉没事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄）、客舱等级、船票信息、家庭成员数量、票价以及是否幸存等多个维度。
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（提交文件模板）三个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是参与泰坦尼克号生存预测竞赛的数据集，经过预处理，适合用于机器学习模型训练和评估。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及建立预测模型。
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、灾难事件分析等领域的研究，如探索不同乘客特征与生存概率之间的关系。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业提供数据支持，用于风险评估、客户画像分析等。
决策支持：支持灾难应急响应、安全管理等领域的决策制定，例如评估疏散策略的有效性。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程、模型构建与评估。
此数据集特别适合用于探究影响乘客生存的关键因素，构建生存预测模型，并评估不同特征对生存概率的影响，以提升预测精度。
