泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-realironman101
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 历史事件, 分类模型, 数据预处理
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，以及他们是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号海难事件中的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及大西洋区域。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄、社会阶层等）、船票信息（如票号、票价、舱位等）以及是否幸存的标签（0代表未幸存，1代表幸存）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件示例），便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，为公开数据集，已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的因素，以及构建预测模型。
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、以及探索影响生存的因素的学术研究。
行业应用：可用于构建预测模型，例如预测乘客在海难中的生存概率，或用于风险评估。
决策支持：支持对历史事件进行数据分析，为类似事件的应对提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训数据，帮助学生理解数据分析流程和构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索乘客的个人特征、社会阶层、船票信息等与生存之间的关系，帮助用户建立预测模型，评估不同因素对生存的影响。
