泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-leedoohwan
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客信息, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 数据挖掘, 统计分析
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的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，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、社会经济等级（客舱等级）、同行人数、票价、船舱号和登船港口，以及是否幸存的标签。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件模板），便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，原始数据经过整理和清洗，适合进行机器学习模型的训练和评估。
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。
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：适用于灾难事件中的生存分析研究，以及探索不同因素对生存率的影响。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于预测风险和评估灾难事件的影响。
决策支持：支持在灾难应对和应急管理方面的决策制定，优化救援策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实践案例，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乘客特征与生存概率之间的关系，帮助用户构建预测模型，例如，预测哪些乘客在灾难中更有可能幸存下来。
