泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-mubarakmohamed
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, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 数据预处理, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自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乘客的信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的身份、社会经济地位、性别、年龄、家庭成员、船票信息、船舱号以及登船港口等多个维度的数据。其中，train.csv文件包含“Survived”字段，表示乘客是否幸存(0代表未幸存，1代表幸存)；test.csv文件用于测试集，不包含“Survived”字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle等数据科学竞赛平台，是经典的数据集，常用于数据分析和机器学习的入门练习。
该数据集适合用于生存预测、数据探索、特征工程和机器学习建模等。
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、社会学研究和灾难事件中的生存规律研究。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，分析影响生存率的因素。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，帮助识别高危人群，优化救援资源分配。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等相关课程的实训素材，帮助学生理解数据分析流程和建模方法。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，并评估不同模型在预测精度上的差异，帮助用户实现对生存情况的预测和分析。
