泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-mfarhanfansuri
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, 数据挖掘, 生存预测, 机器学习, 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，记录了乘客的个人特征以及最终的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了泰坦尼克号沉船事件发生时的乘客信息，时间为1912年。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及英国、美国及其他国家。
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, fare）、船舱号（cabin）、登船港口（embarked）、救生艇号码（boat）、尸体编号（body）以及家乡/目的地（home.dest）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为Titanic Dataset (1).csv，便于进行数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的泰坦尼克号乘客名单，并已进行整理和清洗。
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和评估。
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、以及探究影响生存概率的因素等方面的学术研究。
行业应用：可以为数据科学、机器学习等领域提供实训素材，用于构建分类模型、预测模型等，如预测乘客的生存概率。
决策支持：支持在灾难应对、风险评估等领域进行数据驱动的决策制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、数据挖掘等课程的教学案例，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影响乘客生存的因素，例如年龄、性别、社会地位等，并构建预测模型，从而帮助用户理解影响生存的关键因素，并提升预测精度。
