泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-secilgunay
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客数据, 数据分析, 机器学习, 乘客特征, 灾难事件, 二元分类
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，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为泰坦尼克号沉船事件发生的时间，即1912年。
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）、客舱等级、船票信息、家庭成员数量、票价、船舱号和登船港口等，以及乘客是否存活的标签（0代表未存活，1代表存活）。
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（提交文件模板），方便进行数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行初步的清洗和整理，适合直接用于分析和建模。
该数据集适合用于生存预测、数据挖掘和机器学习的实践。
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、社会学研究以及数据科学领域的教学，例如探索影响乘客生存的关键因素。
行业应用：可用于构建预测模型，模拟在灾难发生时评估风险和制定应急预案。
决策支持：支持对灾难事件中生存概率影响因素的深入分析，为未来类似事件的预防和应对提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训案例，帮助学生掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的因素，构建预测模型，并评估不同特征对生存概率的影响，从而提升对灾难事件的理解和应对能力。
