泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-pdx250697
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, 机器学习, 数据挖掘, 预测模型, 历史事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征和生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，主要涉及英国至美国的航线。
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）、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）、遇难者尸体编号（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.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于泰坦尼克号相关历史资料，已进行结构化处理。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和模式挖掘。
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、历史学和数据科学交叉领域的学术研究，例如生存概率分析、影响生存的关键因素研究等。
行业应用：为保险行业、旅游行业等提供数据支持，例如风险评估、客户画像分析等。
决策支持：支持对历史事件的深入理解，以及对未来风险的预测和应对策略的制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员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，并深入理解泰坦尼克号事件。
