泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-reveeng
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, 机器学习, 灾难事件, 数据预处理, 生存预测
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号沉船事件的乘客信息，记录了每位乘客的个人资料及其最终的生存状态。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件发生前后。
地理范围：数据覆盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的船舱等级（pclass）、生存状态（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）、救生艇编号（boat）、尸体编号（body）以及家乡信息（home.dest）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为titanic.csv，方便数据导入和分析。
来源信息：该数据集来源于公开的泰坦尼克号乘客名单，并经过整理和清洗，以便用于数据分析和建模。
该数据集适合用于生存预测、数据探索、特征工程等数据分析任务。
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：适用于历史事件研究、社会学分析和生物统计学研究，例如分析不同社会阶层、性别和年龄段乘客的生存概率。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，例如评估特定人群在灾难中的生存风险。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，例如在紧急情况下优先疏散哪些人群。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和统计学课程的实训素材，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
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，帮助用户理解和预测在类似灾难事件中的生存概率。
