泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-kabikaj
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, 历史事件, 灾难, 数据集
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，旨在用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年4月，泰坦尼克号沉没事件发生时。
地理范围：数据覆盖泰坦尼克号上的乘客，主要涉及大西洋海域。
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、同行人数、票价、船舱号以及登船港口等多个维度，其中train.csv文件包含“Survived”（是否生还）标签，test.csv文件则用于预测。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是用于泰坦尼克号生存预测竞赛的公开数据集，经过了整理和结构化处理。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和机器学习模型的训练与评估。
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：适用于历史事件分析、社会学研究，以及探索影响生存的关键因素，如性别、年龄、社会阶层等。
行业应用：为数据科学和机器学习领域的实践提供数据支持，特别适用于预测模型构建、风险评估等方面。
决策支持：支持在灾难应对和救援策略制定方面的研究，帮助理解乘客在灾难中的生存概率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型训练与评估等技能。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，以及构建预测模型，帮助用户理解泰坦尼克号事件中乘客的生存情况，并提升预测精度。
