泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-zlrzmm

数据来源：互联网公开数据

标签：泰坦尼克号, 生存分析, 乘客数据, 机器学习, 数据挖掘, 历史事件, 二元分类, 预测模型

数据概述：该数据集包含了泰坦尼克号乘客的详细信息，旨在用于分析和预测乘客的生存情况。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：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及大西洋航线。数据维度：数据集包括乘客的社会经济地位（pclass）、生存情况（survived）、姓名（name）、性别（sex）、年龄（age）、家庭成员数量（sibsp，parch）、船票信息（ticket）、票价（fare）、舱位（cabin）、登船港口（embarked）、救生艇（boat）、尸体编号（body）和目的地（home.dest）等多个维度。数据格式：CSV格式，文件名为titanic.csv，便于数据处理和分析。该数据集源自公开的历史数据，已进行标准化处理，方便用于数据分析和模型构建。该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及构建预测模型。

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：适用于历史事件分析、社会学研究以及生物统计学研究，例如分析不同社会阶层、性别和年龄段乘客的生存概率。行业应用：可用于构建预测模型，模拟海难生存情况，为灾难应急管理提供数据支持。决策支持：支持风险评估和决策制定，例如在灾难应对策略中，识别高危人群并优化救援方案。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，构建预测模型。此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，例如社会地位、性别和年龄等，并构建预测模型，以预测乘客的生存概率，优化救援策略。