泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-nurbijoy
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, 生还概率, 灾难事件, 历史数据
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台上的泰坦尼克号乘客信息，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相关信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及英国、欧洲及其他地区的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄、社会阶层等）、船票信息（如船票号、票价、登船港口等）以及是否生存的标签（0代表未生存，1代表已生存）。
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（提交格式参考）。
来源信息：数据源自Kaggle平台，已进行初步的清洗和整理，便于进行数据分析与建模。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的因素，并构建预测模型。
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：适用于历史事件分析、社会学研究、灾难事件研究等，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实践案例，例如进行分类模型的构建、优化和评估。
决策支持：可以为灾难应对、安全保障等领域提供数据支持，辅助分析和决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解数据处理、特征工程和模型构建流程。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，例如性别、年龄、社会阶层等，并构建预测模型，提升对灾难事件的理解和预测能力。
