泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-hajer8
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, 灾难事件, 数据集, 分类任务
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人属性和生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年4月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，主要涉及英国和欧洲地区。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如乘客ID、船舱等级、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。其中，train.csv文件包含“Survived”字段，表示乘客是否存活（0代表未存活，1代表存活），而test.csv文件用于预测乘客的生存情况。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是针对泰坦尼克号乘客生存预测问题的数据集。
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、社会学研究、灾难事件研究等领域的学术研究，例如分析不同因素对生存率的影响。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业等提供数据支持，用于风险评估、客户画像分析等。
决策支持：支持数据驱动的决策制定，例如在灾难应对、风险管理等方面提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、数据分析等课程的实训案例，帮助学生和研究人员理解数据处理、特征工程和模型构建的流程。
此数据集特别适合用于探索乘客属性与生存之间的关系，构建预测模型，并评估不同因素对生存概率的影响，从而提升预测精度。
