泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-mdsumonhossain
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, 生物统计, 灾难事件, 预测模型
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相关信息。
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（如姓名、性别、年龄、社会经济等级）、船票信息、以及是否生存的标签（Survived）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，为数据科学竞赛提供，已进行初步清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测研究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：适用于社会学、生物统计学等领域的研究，分析影响乘客生存的关键因素，例如性别、年龄和舱位等级。
行业应用：为保险行业、灾难应急管理等领域提供数据支持，用于风险评估和决策支持。
决策支持：支持历史事件的分析，以及对未来类似事件的预测和应对策略的制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生学习数据预处理、特征工程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，构建预测模型，例如逻辑回归、决策树等，帮助用户理解和预测灾难事件中的生存概率。
