泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-exiaaa2
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客信息, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 乘客特征, 数据建模
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，并提供了乘客的生存状态。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：数据涉及泰坦尼克号上的乘客，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。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集，用于模型训练）、test.csv（测试集，用于模型预测）和gender_submission.csv（提交文件示例）三个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是针对泰坦尼克号灾难事件的公开数据集，已进行数据清洗和初步整理。
该数据集适合用于生存预测、数据探索和机器学习模型构建。
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：适用于历史事件、社会学、数据科学等领域的研究，如探索影响生存的关键因素、分析不同乘客群体的生存概率差异等。
行业应用：为数据分析和机器学习领域提供实践案例，尤其适用于构建预测模型、评估模型性能等。
决策支持：可以用于模拟和预测类似灾难事件中的生存情况，为应急管理和救援策略提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的教学案例，帮助学生理解数据分析流程、特征工程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，并进行模型性能评估，帮助用户了解数据分析和机器学习在实际问题中的应用。
