泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-namgoongyoon
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 数据集, 机器学习, 乘客信息, 历史事件, 数据分析, 灾难
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，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据来源于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信息，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：包括乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄）、船舱等级、同行人数、票价、船舱号以及登船港口等。其中train.csv文件包含“Survived”字段，指示乘客是否幸存（0表示未幸存，1表示幸存）。test.csv文件用于预测乘客生存情况，不包含“Survived”字段。
数据格式：CSV格式，包含两个文件，train.csv用于训练模型，test.csv用于测试模型。
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：适用于历史事件研究、社会学分析，以及探讨影响生存的关键因素。
行业应用：可以用于开发生存预测模型，例如在灾难救援、风险评估等领域。
决策支持：支持对历史数据的深入分析，为未来类似事件的应对提供参考。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训材料，帮助学生理解数据预处理、特征工程和模型构建等过程。
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，从而优化预测结果。
