泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-gojay001
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, 预测模型, 历史事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号沉船事件的乘客信息，记录了乘客的个人特征与生存情况。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中的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及英国、欧洲及北美地区。
数据维度：包括乘客的船舱等级(pclass)、生存状态(survived)、姓名(name)、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)、船舱号(cabin)、登船港口(embarked)、救生艇号码(boat)、尸体编号(body)和居住地(home.dest)等。
数据格式：CSV格式，文件名为titanic.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的历史记录和统计资料，经过整理和清洗，用于数据分析和机器学习任务。该数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素。
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，如分析不同社会阶层、性别和年龄对生存率的影响。
行业应用：可用于构建生存预测模型，为风险评估、保险行业提供数据支持。
决策支持：支持对历史事件的深入理解，为灾难应对和应急管理提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解数据分析流程和建模技术。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关联性，帮助用户构建预测模型、理解历史事件，并提升对生存因素的认识。
