泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-togaenoh
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, 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：数据代表1912年4月15日发生的泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及大西洋海域。
数据维度：数据集包含乘客的身份信息（PassengerId），是否幸存（Survived，仅在训练集中），乘客等级（Pclass），姓名（Name），性别（Sex），年龄（Age），兄弟姐妹/配偶数量（SibSp），父母/子女数量（Parch），船票号码（Ticket），船票价格（Fare），客舱号（Cabin），登船港口（Embarked）等多个维度。
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（提交文件模板）。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，为泰坦尼克号灾难的真实乘客数据，已进行初步整理。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和机器学习建模等任务。
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，如性别、年龄、社会阶层等因素对生存率的影响。
行业应用：可以为保险行业提供数据支持，用于风险评估和生存分析。
决策支持：支持灾难应急管理和风险预警，帮助优化救援策略。
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乘客特征与生存之间的关系，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。
