泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-doitomoki
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, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 历史数据, 数据集
数据概述：
该数据集包含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：数据集记录了1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客数据。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，事件发生于大西洋。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄）、船舱等级、票价、家庭成员数量、登船港口等，以及是否生存的标签。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集），test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件示例）。
来源信息：数据集常用于机器学习和数据分析的教学和实践，来源于Kaggle等数据科学平台，经过整理和公开。
该数据集适合用于生存预测模型构建、数据可视化和特征工程等研究。
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：适用于历史事件分析、社会学研究、生存概率预测等领域，以及探索影响生存的关键因素。
行业应用：为保险行业、灾难救援等领域提供数据参考，用于风险评估和策略制定。
决策支持：支持对灾难事件中生存因素的理解，为未来类似事件的应急预案提供数据支持。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的教学案例，帮助学生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乘客特征与生存之间的关系，帮助用户构建预测模型，评估不同因素对生存概率的影响。
