泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-anmolgargnsut
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 预测模型, 泰坦尼克号, 数据挖掘, 机器学习, 乘客信息, 生存概率, 数据集
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，并提供了乘客是否幸存的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，包括不同国籍和登船地点的乘客。
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、同行家属数量、船票价格、船舱号以及登船港口等信息，并提供了乘客是否幸存（Survived）的标签。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集，包含乘客生存信息）、test.csv（测试集，用于预测乘客生存情况）和gender_submission.csv（提交格式文件）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平台，是经典的机器学习入门数据集，已进行标准化处理，方便直接使用。
该数据集适合用于生存分析、分类预测、特征工程和模型评估。
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：适用于社会学、历史学和数据科学交叉领域的学术研究，如探讨影响生存的关键因素、分析不同社会阶层在灾难中的生存差异等。
行业应用：为保险行业、风险管理领域提供数据支持，例如构建生存概率预测模型，进行风险评估。
决策支持：支持灾难应急管理部门进行风险评估和资源分配，优化救援策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训数据集，帮助学生理解数据分析流程，掌握分类算法的实践应用。
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，并评估不同特征对生存概率的影响，从而提升预测的准确性。
