泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-radheshyam22
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客信息, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 历史数据, 二分类
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：数据代表1912年泰坦尼克号沉没事件。
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，如姓名、性别、年龄、船舱等级、票价、家庭成员数量，以及是否幸存（Survived）等关键变量。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据处理和分析。其中，train.csv包含已知的生存信息，test.csv用于预测。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据可能来自多个公开来源，如乘客名单、船员记录等，数据已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和机器学习模型的构建与评估。
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：适用于探索影响生存的关键因素的研究，如性别、年龄、社会阶层等因素对生存概率的影响。
行业应用：可应用于灾难事件中的风险评估、人员疏散策略分析等领域。
决策支持：支持在紧急情况下快速评估人员生存几率，为救援决策提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的经典案例，帮助学生理解数据预处理、特征工程和模型评估等流程。
此数据集特别适合用于构建预测模型，探索不同乘客特征与生存概率之间的关系，从而优化生存预测的准确性。
