泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-suzukifelipe
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客信息, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 历史数据, 统计分析
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人属性及其在海难中的生存情况。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相关信息。
地理范围：数据主要涉及泰坦尼克号上的乘客，涵盖了不同国籍和地区的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的社会经济地位（pclass）、生存情况（survived）、性别（sex）、年龄（age）、配偶及兄弟姐妹数（sibsp）、父母及子女数（parch）、船票号码（ticket）、票价（fare）、船舱号（cabin）、登船港口（embarked）、救生艇编号（boat）、尸体识别编号（body）以及家乡和目的地（homedest）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为titanic_with_labels.csv，易于进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的历史记录和研究，经过整理和标注，用于生存预测模型的构建与分析。
该数据集适合用于生存预测、数据可视化、特征分析等领域的研究和应用。
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：适用于探讨灾难事件中生存因素的学术研究，如社会经济地位、性别、年龄等因素对生存概率的影响分析。
行业应用：可以为保险行业提供数据支持，用于风险评估和理赔分析，也可用于历史事件分析和灾难应对策略的制定。
决策支持：支持公共安全部门和相关机构进行灾难预案的制定和优化，提高应急响应能力。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和历史研究课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析方法和历史事件。
此数据集特别适合用于探索乘客个人特征与生存之间的关系，构建预测模型，并深入分析灾难事件中的关键影响因素，从而提升对历史事件的理解和应对能力。
