泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-nabinpoudelsir
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, 分类模型, 历史事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据来源于1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据主要涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，涉及不同国籍和登船地点。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄、船舱等级等）、家庭成员数量、船票信息、票价以及是否幸存等多个维度。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，分别用于训练模型和进行预测。
来源信息：数据集来源于Kaggle，原始数据经过清洗和整理，便于模型训练和分析。
该数据集适合用于探索乘客生存与各种因素之间的关系，以及开发预测模型。
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、以及探索影响生存率的因素等学术研究。
行业应用：为数据科学和机器学习领域提供实践案例，用于模型训练、特征工程和算法比较。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实践案例，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
决策支持：用于模拟不同因素对生存率的影响，为灾难应对和风险管理提供参考。
此数据集特别适合用于构建乘客生存预测模型，评估不同特征的重要性，并深入理解影响生存的关键因素。
