泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengersSurvivalPrediction-njadnissi
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客信息, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 人口统计, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的相关信息，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发生时乘客的信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及英国及其他国家的乘客。
数据维度：包括乘客ID、乘客等级、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、票价、客舱号和登船港口等信息。
数据格式：CSV格式，包含test.csv、train.csv和gender_submission.csv三个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据集来源于Kaggle等数据科学竞赛平台，由公开数据整理而成，已进行数据清洗和预处理。
该数据集适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，以及用于构建预测模型。
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：适用于探索影响乘客生存的关键因素，例如年龄、性别、社会阶层等。
行业应用：为灾难事件的风险评估和应急响应提供数据支持，例如预测不同人群的生存概率。
决策支持：支持改进乘客安全措施和优化疏散策略的决策制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的经典案例，帮助学生和研究人员理解数据预处理、特征工程和模型构建流程。
此数据集特别适合用于分析影响生存的关键因素，以及构建预测模型，帮助用户实现预测乘客生存情况的目标。
