泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-gravityflow
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，机器学习，数据分析，二元分类，灾难事件，历史事件
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，以及他们是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据反映了1912年4月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。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如姓名、性别、年龄、社会阶级、票价、是否携带兄弟姐妹/配偶、是否携带父母/子女、船舱号、登船港口等，以及一个关键的“Survived”（是否生还）标签。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集），test.csv（测试集），以及gender_submission.csv（提交样例）。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，原始数据经过一定程度的清洗和整理，以便于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、数据可视化和探索性数据分析。
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、社会学以及数据科学领域的学术研究，如探究不同因素对生存率的影响、分析不同社会阶层乘客的生存差异等。
行业应用：为数据科学和机器学习领域的从业者提供实践案例，用于构建和评估预测模型，例如预测乘客的生存概率。
决策支持：可以用于模拟不同政策对乘客生存的影响，从而为灾难应对和救援策略提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的教学案例，帮助学生实践数据预处理、特征工程、模型构建和评估等环节。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，训练预测模型，以及深入理解历史事件中的人群特征和生存模式，帮助用户实现预测乘客生存概率，以及理解影响生存的关键因素等目标。
