泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-noorulain29
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，二元分类，乘客特征，历史事件，数据预处理
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，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据对应1912年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，主要为跨大西洋乘客。
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），家庭关系信息（如兄弟姐妹/配偶数量、父母/子女数量），船票信息（如船票号码、票价），以及乘客是否生存的标签（0代表未生存，1代表已生存）。
数据格式：CSV格式，包含train (2).csv (训练集), test (1).csv (测试集)和gender_submission (1).csv (提交格式说明)。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行结构化处理，方便数据分析和模型构建。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的因素，并构建预测模型。
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：适用于历史事件分析、社会学研究和数据科学研究，如探索不同乘客特征与生存率之间的关系。
行业应用：可以为教育培训领域提供案例，用于数据分析、机器学习、数据挖掘等课程的实践。
决策支持：可以用于模拟和分析不同因素对生存率的影响，为保险业或相关风险评估提供参考。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的实训案例，帮助学生掌握数据清洗、特征工程、模型构建和评估等技能。
此数据集特别适合用于构建预测模型，探索影响乘客生存的关键因素，并提升预测的准确性。
