泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-maitryranderia
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 泰坦尼克号, 生物统计, 数据挖掘, 乘客信息, 机器学习, 预测模型, 历史事件
数据概述：
该数据集包含了泰坦尼克号乘客的详细信息，旨在用于预测乘客的生存情况。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：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，主要来自英国、美国等国家。
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）、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）、救生艇编号（boat）、尸体识别编号（body）和家乡/目的地（home.dest）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为titanic.csv，方便数据分析和建模。
数据来源：数据集来源于公开的泰坦尼克号乘客名单，已经过整理和清洗，可直接用于分析。
该数据集适合用于生存分析、数据可视化以及机器学习模型的训练与评估。
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：适用于社会学、历史学、统计学等领域的研究，如分析不同社会阶层、性别、年龄的乘客的生存概率。
行业应用：可以为保险行业、航运业提供数据参考，用于风险评估和安全策略制定。
决策支持：支持历史事件分析、灾难应对策略制定，帮助理解影响生存的关键因素。
教育和培训：作为数据科学、统计学、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，构建预测模型，以及进行历史事件的深度分析，帮助用户理解影响生存的关键因素，并提升预测精度。
