泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-criminal9527
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 灾难事件, 历史数据, 预测模型
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，记录了乘客的个人信息及其是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的乘客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、船舱号和登船港口等信息。
数据格式：提供三个CSV格式的文件，分别是test.csv（测试集，用于预测）、train.csv（训练集，包含生存信息）和gender_submission.csv（提交格式示例）。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据是基于泰坦尼克号乘客的真实信息。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的因素，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：适用于历史事件分析、生存概率预测、社会学研究等领域的学术研究。
行业应用：可以为保险行业提供数据支持，用于风险评估和预测。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，以及对历史事件的深入理解。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析和预测建模。
此数据集特别适合用于探索乘客的特征与生存之间的关系，构建预测模型，帮助用户了解影响生存的关键因素。
