泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-samirii
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客数据, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 乘客特征, 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，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年泰坦尼克号海难事件发生时的情况。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，主要为当时的社会阶层和乘客组成。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如姓名、性别、年龄、社会等级、票价、船舱号等，以及是否幸存的标签（0代表未幸存，1代表已幸存）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件，分别用于训练、测试和提交预测结果。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是经典的机器学习入门数据集，已被广泛用于教学和研究。
该数据集适用于数据分析、机器学习模型的训练和评估，以及对泰坦尼克号事件的深入研究。
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：适用于社会学、历史学、统计学和数据科学等领域的学术研究，例如分析不同乘客特征对生存率的影响。
行业应用：可用于开发预测模型，例如在保险行业中，用于风险评估。
决策支持：支持对灾难事件的分析和理解，为未来的应急管理和救援策略提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训材料，帮助学生掌握数据处理、特征工程、模型构建和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索乘客的个人特征与生存之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升对历史事件的理解，并为相关领域的研究提供数据支持。
