泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-manatoa
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 灾难事件, 历史数据, 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，用于构建乘客生存预测模型。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中乘客的信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如乘客ID（PassengerId）、船票等级（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、同伴数量（SibSp, Parch）、船票号码（Ticket）、票价（Fare）、客舱号（Cabin）以及登船港口（Embarked）。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和处理。数据集包括训练集（train.csv）、测试集（test.csv）和提交文件（gender_submission.csv）。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是经典的数据科学入门数据集，用于预测乘客在泰坦尼克号沉船事件中的生存情况。
该数据集适合用于数据分析、数据可视化、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、生存分析、社会学研究等领域的学术研究。
行业应用：为保险行业提供风险评估模型的基础数据，也可用于灾难事件中的生存预测研究。
决策支持：支持在类似灾难事件中进行风险评估和救援策略制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训材料，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乘客特征与生存概率之间的关系，构建预测模型，并理解影响生存的关键因素。
