泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-shubhi1811
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客数据, 数据分析, 机器学习, 历史事件, 数据清洗, 生物统计
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和生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉没事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的所有乘客，涉及不同国籍和出发地。
数据维度：包括乘客ID、是否幸存、船舱等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹/配偶数量、父母/子女数量、船票号码、票价、船舱号和登船港口等多个字段。
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，已进行初步的整理和标准化。
该数据集适合用于生存预测、数据探索和机器学习建模。
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，如探索影响生存的因素、分析不同群体的生存概率等。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业等提供数据支持，如风险评估、客户画像等。
决策支持：支持基于乘客特征的生存预测模型构建，为灾难救援和风险管理提供参考。
教育和培训：作为数据科学、统计学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解数据分析流程。
此数据集特别适合用于探索乘客属性与生存概率之间的关系，帮助用户构建预测模型、进行数据可视化分析，并加深对历史事件的理解。
