泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-shenmi175
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客数据, 机器学习, 数据分析, 人口统计, 灾难事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含了泰坦尼克号乘客的详细信息，用于预测乘客在海难中的生存情况。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：数据来源于泰坦尼克号，涉及全球范围内的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄）、船票信息（如船票等级、票价、船舱号）、家庭成员数量以及是否获救等关键数据。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle等平台，是公开的竞赛数据集，经过了预处理和整理。
该数据集适合用于生存预测、数据分析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：适用于历史事件分析、人口统计学研究和灾难事件中的生存因素分析。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于分析影响生存的因素。
决策支持：支持在紧急救援、灾难应对等领域进行决策，帮助优化资源分配。
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和模型构建方法。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，如年龄、性别、社会阶层等，帮助用户构建预测模型，提高预测准确性。
