泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-zahradeldar
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 泰坦尼克号, 乘客信息, 机器学习, 数据挖掘, 分类预测, 人口统计, 灾难事件
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，并标注了乘客的生存情况。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上的乘客，主要涉及英国及其它欧洲国家。
数据维度：包括乘客ID、是否幸存、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、票价、客舱号和登船港口等。
数据格式：提供CSV格式的数据文件，包括train.csv（训练集，包含乘客的生存信息）、test.csv（测试集，用于预测乘客生存情况）和gender_submission.csv（提交格式示例）。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行数据清洗和预处理，方便用户进行分析和建模。
该数据集适合用于生存分析、数据挖掘和机器学习等技术应用。
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：适用于社会学、历史学和统计学等领域的研究，例如探讨不同社会阶层乘客的生存差异，分析影响生存的关键因素。
行业应用：可以为数据分析、机器学习等行业提供数据支持，特别是在预测模型构建、风险评估和决策支持方面。
决策支持：支持对灾难事件中生存因素的分析，帮助制定更有效的应急策略和救援方案。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训素材，帮助学生掌握数据分析、特征工程和模型构建等技能。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的因素，构建预测模型，以及理解灾难事件中的社会现象，帮助用户提升数据分析能力和解决实际问题的能力。
