泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-dhafinfauzann
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客数据, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 人口统计, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含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乘客，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息和船票信息，如乘客ID、乘客等级、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、票价、客舱号和登船港口。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含训练集（train.csv）、测试集（test.csv）和提交文件（gender_submission.csv）。
来源信息：数据集来源于Kaggle等平台，数据经过整理和清洗，适合用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和机器学习模型的训练。
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、生存概率预测等领域的学术研究。
行业应用：为保险行业、风险评估等领域提供数据支持，用于分析灾难事件中的生存因素。
决策支持：支持灾难应对策略的制定和改进，帮助优化救援方案。
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影响乘客生存的关键因素，帮助用户构建预测模型，提升预测准确性。
