泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-oribaruch
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 灾难事件, 乘客信息, 数据分析, 机器学习, 生物统计, 历史事件
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以及是否幸存的标签。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，主要涉及英国与北美之间的航线。
数据维度：数据集包括乘客的个体信息，如乘客ID、生存状况（0代表未获救，1代表获救）、乘客等级、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、船舱号以及登船港口。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train (1).csv（训练集）、test (1).csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件）。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，为公开数据集，通常用于机器学习模型的训练和测试。
该数据集适合用于生存预测、数据可视化、特征工程和探索性数据分析。
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：适用于社会学、历史学、统计学和生物统计学等领域的研究，如探索影响生存的关键因素、分析不同社会阶层乘客的生存概率差异等。
行业应用：可应用于保险行业，用于风险评估和客户画像分析；也可用于灾难事件的应急管理和救援策略制定。
决策支持：支持基于乘客特征的生存预测模型构建，辅助决策者制定更有效的疏散和救援方案。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的教学案例，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乘客生存的关键因素，构建预测模型，并对历史事件进行深入分析，从而提升对灾难事件的认知和应对能力。
