泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-xianshunzhang
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, 数据预测, 机器学习, 生存预测, 历史事件, 数据挖掘
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在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及英国及欧洲其他国家。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID、是否幸存（训练集）、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、客舱号、登船港口等。
数据格式：提供CSV格式文件，包括train.csv（训练集），test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交样例）。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛提供的公开数据集，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于生存分析、机器学习建模和预测。
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、社会学、人口统计学等领域的研究，例如分析不同乘客特征与生存率之间的关系。
行业应用：为保险行业、灾难救援等行业提供数据支持，用于风险评估和应急预案制定。
决策支持：支持决策者分析影响生存的关键因素，优化安全措施和资源分配。
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模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，例如年龄、性别、社会阶层等，帮助用户实现生存预测模型的构建与优化。
