泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-palmer0
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, 生存分析, 灾难事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征和生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为1912年泰坦尼克号沉没事件发生前后。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要来自欧洲和北美地区。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID、是否幸存（仅在训练集中）、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、船舱号和登船港口等多个维度。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含titanic_train.csv和titanic_test.csv两个文件，分别用于训练模型和测试预测。
来源信息：数据来源于Kaggle平台上的公开数据集，已被广泛应用于数据分析和机器学习领域。
该数据集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。
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、历史学和数据科学交叉领域的学术研究，如分析不同社会阶层、年龄、性别等因素对生存的影响。
行业应用：可以为保险行业、风险评估等领域提供数据支持，特别是在灾难事件的风险预测和应急预案制定方面。
决策支持：支持对灾难事件中人员生存概率的评估，以及对紧急救援策略的优化。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和数据可视化课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据处理和建模技能。
此数据集特别适合用于探索影响泰坦尼克号乘客生存的因素，并构建预测模型，帮助用户实现对生存概率的预测和分析。
