泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-abhaysingh15
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, 历史事件, 灾难分析, 分类模型
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，以及他们是否在海难中幸存的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据对应1912年4月14-15日发生的泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄、社会等级、同行人数等）、船票信息（如票号、票价、舱位等）以及是否幸存的标签。
数据格式：CSV格式，包括train.csv（训练集）和test.csv（测试集），便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，经过整理和清洗，确保数据质量。
该数据集适合用于生存预测、数据探索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：适用于历史事件分析、社会学研究，以及对灾难性事件中生存因素的分析。
行业应用：为保险行业提供风险评估的案例，也可用于灾难应对和救援策略的制定。
决策支持：支持基于乘客特征的生存概率预测，辅助决策者制定乘客安全策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训案例，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索乘客的个人特征与生存之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化生存概率预测的准确性。
