泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-eyeseayou
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, 生还概率, 分类任务, 历史事件
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle公开的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息以及他们是否幸存的记录。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所有乘客的信息。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如姓名、性别、年龄、社会等级（Pclass）、同行人数（SibSp, Parch）、船票信息（Ticket, Fare）、船舱号（Cabin）以及登船港口（Embarked），以及乘客的生存状态（Survived，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，用于模型训练）、test.csv（测试集，用于评估模型性能）和gender_submission.csv（示例提交文件）三个文件，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是经典的数据科学入门项目，已进行数据清洗和预处理，方便直接使用。
该数据集适合用于生存预测、数据探索性分析和机器学习模型的训练与评估。
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：适用于历史事件分析、社会学研究、以及数据科学领域的入门学习，例如研究不同因素对生存概率的影响。
行业应用：可以用于构建预测模型，例如预测特定人群在灾难中的生存几率，为风险评估提供参考。
决策支持：支持在灾难应急管理中，对资源分配和救援策略的制定提供数据支持。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的经典案例，帮助学生和研究人员学习数据清洗、特征工程、模型构建和评估。
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，并深入理解数据分析在实际问题中的应用。
