泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-alexgmezgonzlez
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测，数据挖掘，机器学习，泰坦尼克号，乘客数据，特征工程，分类任务，历史事件
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，旨在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年泰坦尼克号沉没事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为不同国籍的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄、船票信息等）以及是否幸存的标签（0代表未幸存，1代表幸存）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件模板）三个文件，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据集来源于Kaggle竞赛，原始数据经过整理和清洗，适用于机器学习模型的训练与评估。
该数据集适合用于生存预测、特征工程和机器学习模型的构建。
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：适用于探索影响乘客生存的关键因素，如性别、年龄、舱位等级等，进行生存概率分析的学术研究。
行业应用：可以为保险行业、航运业等提供数据支持，用于风险评估、客户画像分析等。
决策支持：支持历史事件分析、灾难应对策略的制定，以及相关政策的评估。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的教学案例，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影响生存的关键因素，建立预测模型，并评估不同特征的重要性，从而提升预测精度。
