泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-hannibalthecannibal
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 历史事件, 二元分类, 数据预处理
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，旨在用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的个体属性（如姓名、性别、年龄、船舱等级、同行人数、票价等）以及是否幸存的标签。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，是公开可获取的经典数据集，已进行基本的清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测、数据可视化、特征工程和机器学习模型的构建与评估。
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：适用于探讨影响乘客生存的关键因素，如性别、年龄、社会阶层等，进行生存概率预测的学术研究。
行业应用：可以为保险行业、灾难应对等领域提供数据支持，用于风险评估与预测。
决策支持：支持历史事件分析、社会学研究以及相关领域的决策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
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，提升预测精度，并加深对泰坦尼克号事件的理解。
