泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-anixlynch
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, 数据分析, 机器学习, 生物统计, 灾难事件, 历史数据
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台上的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息及是否在海难中幸存的状况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号海难事件的乘客信息。
地理范围：数据集中乘客信息涵盖了泰坦尼克号的乘客，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“PassengerId”（乘客ID）、“Pclass”（船舱等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶人数）、“Parch”（父母/子女人数）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（票价）、“Cabin”（客舱号码）、“Embarked”（登船港口），以及“Survived”（是否幸存，仅在train.csv中）。
数据格式：CSV格式，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，是针对泰坦尼克号乘客生存预测问题的公开数据集，已进行初步的整理和清洗。
该数据集适合用于探索乘客生存与各种因素之间的关系，以及建立预测模型。
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：适用于生物统计、历史学、社会学等领域的学术研究，用于分析影响乘客生存的因素，如社会经济地位、性别、年龄等。
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概率预测。
决策支持：支持灾难事件中的应急响应策略制定，以及乘客安全管理。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型构建和评估等技能。
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，并评估不同模型的性能，例如逻辑回归、支持向量机、随机森林等，从而提升预测准确性。
