泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-lovishkothari57
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 乘客信息, 泰坦尼克号, 机器学习, 数据预测, 灾难事件, 数据集, 生存预测
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：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件发生时。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及欧洲、北美洲及其他地区的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄）、船票信息（如票价、舱位等级、船票号码）、家庭成员信息（如兄弟姐妹/配偶数量、父母/子女数量）以及登船港口等多个维度的数据。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集，包括是否生存的标签）、test.csv（测试集，用于预测）和gender_submission.csv（提交格式示例）三个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是泰坦尼克号数据集的公开版本，已进行必要的清洗和预处理。
该数据集适合用于生存分析、数据挖掘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：适用于探索影响乘客生存的关键因素，如性别、年龄、舱位等级等，进行深入的生存分析研究。
行业应用：可以用于灾难事件中的风险评估、人员疏散策略优化等。
决策支持：支持对历史灾难事件的分析，为未来类似事件的应急响应和救援行动提供决策支持。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的教学案例，帮助学生理解数据分析流程和模型构建方法。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，构建预测模型，并评估不同因素对生存概率的影响，从而帮助用户进行数据驱动的决策和预测。
