泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-alaaahmed23
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：
该数据集包含来自Kaggle的泰坦尼克号乘客信息，用于预测乘客在海难中的生存情况。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，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的ID、船舱等级、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票编号、票价、船舱号、登船港口等多个特征。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件，便于数据处理和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，数据经过整理和清洗，可直接用于分析和建模。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和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、社会学研究和数据科学领域的学术研究，例如探讨乘客生存与各种因素之间的关系。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业提供数据参考，用于风险评估和客户画像分析。
决策支持：支持相关领域的决策制定，例如灾难应对策略的优化。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和统计学课程的实训材料，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乘客特征与生存概率之间的关系，帮助用户构建预测模型，例如预测乘客的生存概率。
