泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-pradeeppoddar
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, 数据集, 二元分类
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，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄等）、船舱等级、家庭成员数量、票价、船舱号以及登船港口等多个维度。其中，train.csv文件包含了“Survived”字段，指示乘客是否幸存（0代表未幸存，1代表幸存），test.csv文件则用于预测乘客的生存情况。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是对原始数据的整理与预处理。
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：适用于灾难事件、社会学、历史学等领域的学术研究，如分析不同乘客群体在灾难中的生存差异。
行业应用：为数据科学、机器学习等领域提供实践案例，用于构建和评估预测模型。
决策支持：可以用于模拟不同救援策略对乘客生存率的影响。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并通过构建预测模型，提升对灾难事件的理解和应对能力。
