泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-diarramoussa

数据来源：互联网公开数据

标签：泰坦尼克号, 生存预测, 数据分析, 乘客信息, 机器学习, 灾难事件, 历史数据, 二元分类

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以及最终的生存状况。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件发生时。地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，包括不同国籍和出发地的乘客。数据维度：数据集包括乘客的社会经济地位（pclass）、生存情况（survived）、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）、船舱号（cabin）、登船港口（embarked）、救生艇编号（boat）、尸体编号（body）以及家乡信息（home.dest）等。数据格式：CSV格式，文件名为Titanic Dataset.csv，方便进行数据分析和建模。来源信息：数据来源于公开的数据集，通常用于教学和研究目的，已进行基本的整理和清洗。该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及进行生存预测模型的构建。

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、以及生存概率预测等方面的学术研究。行业应用：可以为保险行业、旅游行业等提供数据支持，尤其是在风险评估、客户画像等方面。决策支持：支持灾难应急管理部门对类似事件的风险评估和应对策略制定。教育和培训：作为数据分析、机器学习、统计学等课程的实训素材，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，例如年龄、性别、社会地位等，并构建预测模型，帮助用户理解和预测在类似灾难中的生存概率。