泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-btv1minh
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客信息, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 历史数据, 文本处理
数据概述：
该数据集包含关于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情况。主要特征如下：
时间跨度：数据对应1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，涉及出发地、目的地等地理信息。
数据维度：数据集包含多个字段，如乘客ID、是否幸存（Survived）、乘客等级（Pclass）、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）、维基百科ID（WikiId）、维基百科相关信息（_wiki）、维基百科年龄（Age_wiki）、家乡（Hometown）、登船地（Boarded）、目的地（Destination）、救生艇（Lifeboat）、遗体编号（Body）、船舱等级（Class）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含两个文件，其中testcsv和traincsv用于模型训练和测试。
来源信息：数据集来源于历史记录和公开资料，经过整理和结构化处理。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和机器学习建模。
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：适用于探讨泰坦尼克号乘客生存因素的学术研究，如性别、年龄、社会阶层等因素对生存的影响。
行业应用：可以为灾难事件分析、风险评估等领域提供数据支持，尤其是在分析灾难中人员生存概率和影响因素方面。
决策支持：支持相关领域的决策制定，如灾难应对策略的优化。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析方法和建模流程。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并构建预测模型，帮助用户理解灾难事件中的关键决策和生存规律。
