泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-darshitgupta
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客信息, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 历史数据, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的详细信息，用于研究和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，主要涉及英国及其他国家的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的身份、性别、年龄、社会经济地位、船舱等级、票价、家庭成员数量、登船港口等关键信息。
数据格式：提供CSV格式数据，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件模板）三个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是用于泰坦尼克号生存预测竞赛的标准数据集。
该数据集特别适用于生存预测、数据挖掘和机器学习模型的构建与评估。
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：适用于灾难事件中生存概率分析、社会经济因素对生存影响的研究等。
行业应用：可用于改进保险行业的风险评估模型，或用于历史事件的模拟与预测。
决策支持：支持在紧急情况下的资源分配和人员疏散策略制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训数据集，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影响乘客生存的关键因素，并构建预测模型，从而优化决策和提升预测精度。
