泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-noorhudanasir
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 灾难事件, 二元分类, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，旨在用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的所有乘客。
数据维度：数据集包含乘客的个人信息，如乘客ID、是否幸存（0代表未幸存，1代表幸存）、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票信息、票价、船舱号、登船港口等。
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（提交格式）三个文件，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，原始数据经过了整理和标注，适合用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于探索影响生存的关键因素，并构建预测模型。
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：适用于历史事件分析、社会学研究，以及探索影响生存的关键因素的学术研究。
行业应用：为数据科学和机器学习领域提供实用的案例，可用于构建生存预测模型，进行风险评估等。
决策支持：可以用于模拟不同情境下的生存概率，辅助决策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，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属性与生存概率之间的关系，构建预测模型，并进行模型评估和优化。
