泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-mohamedhafez885
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 泰坦尼克号, 乘客数据, 机器学习, 数据预处理, 预测模型, 历史事件, 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，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄），船票信息（如船票等级、票价、船舱号），以及是否生存的标签（0代表未生存，1代表生存）。
数据格式：数据集以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）三个文件，便于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，经过整理和清洗，适合用于机器学习和数据分析。
该数据集适合用于生存分析、数据可视化和机器学习建模。
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、社会学研究和生物统计学研究，例如探究不同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训练和测试数据，例如构建生存预测模型。
决策支持：可以用于评估不同策略对生存概率的影响，例如优化船票销售策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训材料，帮助学生掌握数据预处理、特征工程和模型评估等技能。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并构建预测模型，从而提高预测的准确性。
