泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-sonlehoang
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客数据, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 历史数据, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征及其最终的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要来自欧洲和美洲地区。
数据维度：数据集包括乘客的社会经济地位（pclass）、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）、票价（fare）、客舱号（cabin）、登船港口（embarked）、救生艇编号（boat）、尸体编号（body）和家乡目的地（homedest）等字段。
数据格式：CSV格式，包含traincsv、testcsv和sample_submissioncsv三个文件，方便数据分析和机器学习模型构建。
来源信息：数据来源于泰坦尼克号乘客名单，已进行一定程度的清洗和整理，用于预测乘客的生存情况。
该数据集适合用于生存预测、特征工程、数据可视化和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：适用于探索影响生存的关键因素，如社会阶层、性别、年龄等，为灾难事件中的生存分析提供参考。
行业应用：可以为保险行业、灾难应对与管理部门提供数据支持，用于风险评估和应急预案制定。
决策支持：支持历史事件的分析，帮助理解关键因素对生存的影响，为未来的决策提供参考。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和统计学课程的实训材料，帮助学生理解数据处理流程和模型构建。
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，帮助用户构建预测模型，并深入了解影响生存的关键因素。
