泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-ngambongambo
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 灾难事件, 数据建模, 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1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
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、家庭成员数量、登船港口等，以及乘客是否幸存的标签（0代表未幸存，1代表已幸存）。
数据格式：提供CSV格式的数据文件，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交样本）。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，是公开的用于机器学习模型训练和测试的数据集。
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：适用于探讨灾难事件中生存因素的学术研究，如社会经济地位、性别、年龄与生存率的关系等。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，例如预测特定群体的生存概率。
决策支持：支持在灾难应对、人员疏散等方面制定更有效的策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员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关键因素，并构建预测模型，帮助用户实现对生存情况的预测。
