泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-bansodesandeep
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, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 生物特征, 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，包括乘客的生存状态。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为1912年泰坦尼克号沉没事件前后。
地理范围：数据涵盖了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体属性（如姓名、性别、年龄、票价、船舱号等），以及他们的生存状态（0代表未生还，1代表生还）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件）三个文件，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，原始数据来自泰坦尼克号乘客名单和相关历史资料，已进行数据清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测、数据探索性分析和机器学习模型训练。
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：适用于灾难事件、社会学、人口学等领域的研究，例如分析影响生存的关键因素、探索不同群体在灾难中的生存差异等。
行业应用：可以为保险行业、风险评估等领域提供数据支持，帮助建立风险预测模型。
决策支持：支持灾难应急管理部门的决策制定，优化救援策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解数据分析流程，构建预测模型。
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，帮助用户构建预测模型，实现对生存情况的准确预测。
