泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-rkumar1711
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存分析, 人口统计, 数据挖掘, 机器学习, 预测模型, 生存预测, 数据集
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征和最终的生存情况。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：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，主要来自不同国家和地区。
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, fare）、舱位等级（cabin）、登船港口（embarked）、救生艇（boat）、尸体编号（body）以及家乡（home.dest）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为titanic.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的泰坦尼克号乘客名单，经过整理和清洗，可用于构建预测模型和进行生存分析。
该数据集适合用于研究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：适用于社会学、历史学和统计学等领域的研究，例如分析乘客生存率的影响因素，探索不同社会阶层在灾难中的生存差异。
行业应用：可以应用于保险行业，用于风险评估和预测。
决策支持：支持灾难应对和救援策略的制定，例如分析不同人群的疏散优先级。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解数据分析流程，构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及构建预测模型，帮助用户实现对生存概率的预测和理解。
