泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-ahmedmohamed9799
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 机器学习, 数据分析, 乘客信息, 灾难事件, 二元分类, 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，记录了乘客的个人特征和生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID、是否幸存（仅在训练集中）、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、票价、客舱号码和登船港口等信息。
数据格式：数据以CSV格式提供，分为train.csv（训练集）和test.csv（测试集），便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，为公开数据集，已进行预处理和结构化。
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、社会学研究以及灾难事件中的生存因素分析。
行业应用：可以用于构建预测模型，帮助理解和预测在类似灾难事件中的生存概率。
决策支持：可以用于辅助决策，例如在灾难应对和风险管理中提供参考。
教育和培训：作为数据科学和机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员学习数据预处理、特征工程、模型构建和评估。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并构建预测模型，以提高预测准确性。
