泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-natashasavc
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, 灾难事件, 生物统计, 历史事件
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的数据，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：数据记录的时间范围为1912年4月，即泰坦尼克号沉没事件发生的时间。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，主要涉及北大西洋海域。
数据维度：数据集包括乘客的身份信息（如乘客ID、姓名）、船舱等级、性别、年龄、同行家属数量、票价、船舱号、登船港口等特征，以及是否幸存的标签（0代表未幸存，1代表幸存）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交样例）。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行初步的清洗和整理，缺失值用特定方式处理。
该数据集适合用于生存预测、数据分析、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、生物统计学、灾难事件分析等领域的研究，例如探究不同因素对生存率的影响。
行业应用：为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于分析灾难事件中的风险因素。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，以及相关政策的制定和优化。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，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因素，构建预测模型，并评估不同特征的重要性，从而提升预测精度。
