泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-msl23518
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号，生存预测，数据集，机器学习，数据分析，生存率，乘客信息，灾难事件
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：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，包括不同国家和地区的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的姓名，年龄，性别，社会经济地位（舱位等级，票价），家庭成员数量等个人信息，以及是否生存的标签。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle，经过整理和清洗，适用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于数据分析，机器学习入门，生存分析等领域的研究和应用。
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：适用于探索影响生存率的因素，如年龄，性别，社会经济地位等，以及灾难事件中的生存规律。
行业应用：可以用于教育和培训，作为机器学习入门的案例，帮助学生理解数据分析流程。
决策支持：支持灾难事件中的风险评估和应急预案制定。
教育和培训：作为数据科学，机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解数据分析，特征工程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，帮助用户构建预测模型，预测乘客的生存概率，并理解灾难事件中的数据分析方法。
