泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-chenphot
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：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的详细信息，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的乘客，主要涉及当时的欧美地区。
数据维度：数据集包括乘客的ID、船舱等级、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、票价、船舱号以及登船港口等多个维度。
数据格式：CSV格式，包含三个文件：训练集（train.csv）、测试集（test.csv）和提交文件（gender_submission.csv）。
来源信息：数据来源于Kaggle等平台，原始数据经过了清洗和整理，用于机器学习模型训练和测试。
该数据集特别适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：适用于历史事件分析、社会学研究和生存概率预测等学术研究。
行业应用：可以为保险行业提供风险评估的参考，为灾难应对提供数据支持。
决策支持：支持在紧急情况下，基于乘客信息进行资源分配和救援策略优化。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程和预测模型构建。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，并构建预测模型，以评估不同因素对生存的影响。
