泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-lzzgogogo
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客数据, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 预测模型, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人属性、客舱信息以及最终的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据对应1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，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、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、票价、客舱号以及登船港口等字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件，分别用于训练、测试和提交预测结果。
来源信息：数据通常来源于Kaggle等数据科学竞赛平台，经过整理和清洗，适合用于机器学习模型训练。
该数据集适合用于生存预测、数据探索性分析以及机器学习模型的构建和评估。
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：适用于历史事件分析、社会学研究以及灾难事件中的生存因素分析。
行业应用：为保险行业、旅游行业等提供数据参考，用于风险评估和客户分析。
决策支持：支持航运公司改进安全措施，优化乘客分配策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的经典案例，用于演示数据预处理、特征工程和模型构建的全过程。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，并评估不同因素对生存概率的影响，帮助用户深入理解数据分析和机器学习的应用。
