泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-rockykumar1999
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客数据, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 生物特征, 历史事件
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中的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息、船舱等级、性别、年龄、家庭成员数量、票价、船舱号以及登船港口等特征，并提供了乘客是否幸存的标签。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和submission.csv（提交文件）。
来源信息：数据来源于Kaggle平台上的泰坦尼克号生存预测竞赛，原始数据经过整理和清洗，用于机器学习模型训练和评估。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，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：适用于历史事件分析、社会学研究，以及探索影响生存的关键因素的学术研究。
行业应用：为数据科学和机器学习领域提供实训数据，用于构建和评估预测模型。
决策支持：支持风险评估和灾难应对策略的制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和历史课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解数据分析和建模流程。
此数据集特别适合用于探索影响生存的因素，构建预测模型，并提升预测准确度，从而帮助用户了解灾难事件中的生存规律。
