泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-nadagamal3
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, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 历史数据, 二分类
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和生存状况，旨在用于预测乘客的生存概率。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉没事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及英国及欧洲地区。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄、船票信息、舱位等级、同行亲属数量等）以及是否生还的标签（0代表未生还，1代表生还）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件）三个文件，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据经过整理和清洗，适合用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于生存预测、数据探索和特征工程等任务。
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、以及机器学习算法在生存预测方面的应用研究。
行业应用：为保险行业、风险评估领域提供数据支持，可用于预测特定人群在灾难中的生存概率。
决策支持：支持灾难应对策略的制定和优化，帮助提升救援效率和资源分配的合理性。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程，掌握模型构建和评估方法。
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，实现对泰坦尼克号乘客生存情况的预测。
