泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-berkinoktay
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客数据, 数据分析, 机器学习, 历史事件, 统计分析, 人口统计
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征、船舱等级、票价以及最终的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据对应1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上所有乘客的信息，反映了当时的国际背景。
数据维度：数据集包括乘客的船舱等级（pclass）、生存状态（survived）、性别（sex）、年龄（age）、兄弟姐妹/配偶同船人数（sibsp）、父母/子女同船人数（parch）、船票号码（ticket）、票价（fare）、客舱号（cabin）、登船港口（embarked）、救生艇号码（boat）、身份识别号（body）以及家乡/目的地（homedest）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为titanic.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于泰坦尼克号乘客名单，已进行标准化处理，便于分析。
该数据集适合用于生存预测、人口统计分析和历史事件研究。
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、统计学、数据科学等领域的研究，如生存率影响因素分析、社会阶层与生存的关系研究等。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业提供数据参考，用于风险评估和客户画像分析。
决策支持：支持相关领域的决策制定，如灾难应对策略优化、乘客安全措施改进等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、统计学等课程的案例，帮助学生和研究人员理解数据分析方法和应用。
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，帮助用户构建预测模型，并深入了解历史事件背后的复杂关系。
