泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-gopalkrishna6283279
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, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 二分类, 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，以及他们是否在海难中幸存的信息。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相关信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，主要涉及大西洋海域。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如姓名、性别、年龄、船舱等级、票价、是否有亲属同行、登船港口等，以及他们是否幸存的标签（0代表未幸存，1代表幸存）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交格式示例）。数据已进行初步整理和标注。
来源信息：数据来源于Kaggle平台上的经典竞赛数据集，用于机器学习和数据分析的实践。
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：适用于社会学、历史学、以及数据科学领域的学术研究，例如分析不同社会阶层、年龄段、性别等因素对生存率的影响。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业提供数据支持，用于风险评估和客户画像分析。
决策支持：支持灾难应对策略的制定和优化，例如在紧急情况下优先救援哪些人群。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型构建和评估等技能。
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，从而帮助用户理解如何在灾难中最大化生存几率。
