泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-alamjane61
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存分析, 乘客信息, 机器学习, 数据挖掘, 生存预测, 历史事件, 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，记录了乘客的个人属性、船票信息以及最终的生存状况。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：数据主要涵盖了泰坦尼克号上的乘客，涉及不同国籍和出发地。
数据维度：包括乘客的社会阶层（pclass）、生存状态（survived）、姓名（name）、性别（sex）、年龄（age）、兄弟姐妹及配偶人数（sibsp）、父母子女数（parch）、船票号码（ticket）、票价（fare）、船舱号（cabin）、登船港口（embarked）、救生艇编号（boat）、尸体编号（body）以及居住地（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。
数据来源：数据集通常来源于公开的历史数据整理，已进行基本的清洗和标准化处理，方便用于数据分析和建模。
该数据集适合用于探索泰坦尼克号乘客的生存规律，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、以及探讨不同因素对生存概率的影响。
行业应用：可以用于构建乘客生存预测模型，为灾难救援、风险评估等提供数据支持。
决策支持：支持对于灾难发生时的人员疏散、资源分配等决策的制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程和建模方法。
此数据集特别适合用于探索乘客的生存与各种因素之间的关系，例如年龄、性别、社会阶层等，从而帮助用户实现对生存概率的预测，并深入理解历史事件。
