泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-sevaspb
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, 灾难分析, 数据建模
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，旨在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年泰坦尼克号沉没事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要涉及大西洋航线。
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、同行人数、票价、船舱号以及登船港口等多个维度。训练集（train.csv）中包含“Survived”字段，表示乘客是否幸存（0代表未幸存，1代表幸存）。测试集（test.csv）用于模型预测。
数据格式：CSV格式，包括train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是对原始泰坦尼克号乘客信息的整理和补充，已进行缺失值处理等预处理。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和机器学习模型的训练与评估。
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、灾难事件分析、社会学研究以及人口统计学研究，例如探讨不同因素对生存率的影响。
行业应用：可以应用于保险行业、风险评估等领域，预测不同人群在特定风险下的生存概率。
决策支持：支持在紧急情况下的救援策略制定，以及对乘客信息进行分析，从而优化救援方案。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的经典案例，帮助学生和研究人员熟悉数据预处理、特征工程、模型构建和评估等流程。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及构建预测模型，帮助用户理解数据分析在实际问题中的应用。
