泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-shiponsarkar
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 机器学习, 数据分析, 乘客信息, 灾难事件, 预测模型, 数据集
数据概述：
该数据集包含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，主要涉及大西洋海域。
数据维度：数据集包括乘客的ID、社会经济阶层、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、船票价格、船舱号和登船港口等信息。
数据格式：CSV格式，包含test.csv、train.csv和gender_submission.csv三个文件，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle等公开数据集，用于机器学习和数据分析的实践。
该数据集适合用于生存预测、特征工程和数据可视化等任务。
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：适用于灾难事件中的生存分析研究，以及社会学、历史学等领域的跨学科研究。
行业应用：可以用于构建预测模型，帮助评估灾难发生时的风险因素，以及优化救援策略。
决策支持：支持数据驱动的决策，例如在紧急情况下的资源分配和人员疏散策略制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的经典案例，帮助学生理解数据预处理、特征选择和模型构建的流程。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并建立预测模型，从而提升对灾难事件的理解和应对能力。
