泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-taraskriukov
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, 数据分析, 机器学习, 历史事件, 人口统计学, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle公开的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息及生存情况，旨在用于预测乘客在海难中的生存概率。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发生时。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及英国及其他欧洲国家。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄、船票信息、舱位等级等）以及是否生存的标签。train.csv文件包含“Survived”字段，用于表示乘客是否获救；test.csv文件则用于测试，不包含“Survived”字段，需要通过模型预测。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交格式示例）三个文件，方便进行数据处理和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据来源于泰坦尼克号乘客名单及相关历史资料，已经过清洗和结构化处理。
该数据集适合用于生存预测、数据分析、机器学习建模等任务。
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、人口统计学研究、生存预测模型构建等学术研究。
行业应用：可用于保险行业风险评估、灾难救援策略分析等。
决策支持：支持风险管理和应急预案的制定，帮助相关部门提升应对突发事件的能力。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程，掌握生存预测模型的构建方法。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化生存预测的准确性。
