泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-khamedmohammedtaha
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 机器学习, 数据分析, 乘客信息, 历史事件, 灾难事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，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乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及英国、欧洲及北美地区。
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、票价等）以及是否幸存的标签。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集，含生存标签）、test.csv（测试集，不含生存标签）和gender_submission.csv（提交文件示例）三个文件，方便数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle竞赛，旨在通过机器学习模型预测乘客的生存概率。该数据集已进行标准化处理，方便直接用于数据分析。
该数据集适合用于构建预测模型、探索影响生存的关键因素，以及进行数据可视化和统计分析。
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、生存预测模型研究、社会学研究等。
行业应用：可用于保险公司风险评估、灾难事件应对策略分析等。
决策支持：支持对灾难事件中影响生存的关键因素进行分析，从而改进相关决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训素材，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乘客特征与生存概率之间的关系，帮助用户建立预测模型，优化风险评估和决策制定。
