泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-sdalvi
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, 历史事件, 灾难, 二元分类
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息以及他们是否幸存的相关数据。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前后。
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上的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄、社会阶层等）、船票信息（如票价、船舱号等）以及是否幸存的标签（0代表未幸存，1代表幸存）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据经过整理，用于预测乘客的生存情况。
该数据集适合用于生存预测、数据探索性分析和机器学习建模。
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，以及探索影响生存的关键因素。
行业应用：可以用于开发风险评估模型，分析不同社会阶层、年龄组等群体的生存概率。
决策支持：支持在类似灾难发生时，对人员疏散策略和资源分配提供参考。
教育和培训：作为数据分析、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和模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响生存的因素，构建预测模型，并对历史事件进行深入分析。
