泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-nitu1234444
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客数据, 机器学习, 数据分析, 二分类, 历史事件, 灾难分析
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个人信息及其生存情况，主要用于构建预测模型，以预测乘客在海难中的生存概率。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乘客，虽然主要为欧洲乘客，但也有来自其他地区的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如乘客ID、是否幸存、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、船舱号以及登船港口等。
数据格式：提供CSV格式，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件模板），方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，原始数据经过整理和清洗。
该数据集适合用于探索影响生存的关键因素，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：适用于探索影响生存的关键因素的学术研究，如性别、年龄、社会阶级等因素对生存率的影响。
行业应用：为数据科学和机器学习领域提供实训数据，尤其适用于二分类问题的模型构建和评估。
决策支持：支持对历史事件的分析，例如灾难发生时的生存策略和风险评估。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和数据挖掘课程的实训材料，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生存的关键因素，并构建预测模型，如逻辑回归、决策树、随机森林等，以预测乘客的生存概率。
