泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-klkwak
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客信息, 数据分析, 机器学习, 历史事件, 数据集, 灾难
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：数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，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、票价、船舱号、同行人数以及登船港口等。其中，train.csv 文件中包含一个“Survived”字段，用于指示乘客是否幸存（0代表未幸存，1代表幸存）。test.csv 文件则用于测试预测模型的准确性。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：train.csv（训练集）和test.csv（测试集），便于数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle竞赛，基于泰坦尼克号乘客的真实记录整理而成。该数据集已进行基本的数据清洗，但可能包含缺失值。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，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：适用于历史事件研究、社会学分析以及灾难事件中的生存概率分析等研究，例如探究不同社会阶层、性别、年龄等因素对生存的影响。
行业应用：可以应用于保险行业，评估不同客户群体的风险，或用于灾难管理和应急响应的决策支持。
决策支持：支持在紧急情况下制定更合理的疏散策略，以及优化资源分配。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训案例，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影响生存的关键因素，并建立预测模型，帮助用户了解不同因素对生存概率的影响，并进行预测。
