泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-ja20835
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, 生物统计, 数据集, 历史事件
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，以及他们是否在海难中幸存的数据。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所有乘客，主要为英国及欧洲其他国家乘客。
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、同行人数、票价、船舱号、登船港口），以及他们是否幸存的关键信息。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集，包含乘客是否幸存的标签）、test.csv（测试集，用于预测乘客生存情况）和gender_submission.csv（提交文件模板）三个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据来自实际的泰坦尼克号乘客名单，已进行一定的数据清洗和预处理。
该数据集适合用于生存预测、数据探索、特征工程和机器学习模型训练。
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、生物统计学等领域的学术研究，例如分析不同社会阶层、年龄段乘客的生存概率差异。
行业应用：可用于开发预测模型，用于风险评估、灾难应对等领域。
决策支持：为保险公司、航运公司等提供数据支持，帮助他们更好地理解风险因素。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训案例，帮助学生理解数据分析流程，掌握模型构建和评估方法。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，例如年龄、性别、社会地位等，并构建预测模型，从而提升预测的准确性。
