泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-elenahj
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客信息, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 历史数据, 数据集
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，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了泰坦尼克号沉船事件（1912年）的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要为国际乘客。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄）、船舱等级、同行人数、船票价格、船舱号以及登船港口等多个维度。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）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平台，为公开数据集，已进行基本的数据清洗和整理。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的因素，并进行生存预测建模。
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：适用于探索影响生存的关键因素的学术研究，例如性别、年龄、船舱等级与生存率的关系。
行业应用：为数据科学和机器学习领域提供实践案例，尤其适用于分类预测模型的训练与评估。
决策支持：支持对灾难事件中生存因素的分析，为未来类似事件的风险评估和救援策略提供参考。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等相关课程的实训材料，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联，帮助用户构建预测模型，优化生存预测的准确性。
