泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-alhousainycs
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, 预测模型, 数据预处理, 灾难事件
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，记录了乘客的个人特征和最终的生存情况。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上的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的社会经济地位、年龄、性别、家庭成员数量、船票信息以及是否幸存等多个维度。具体字段包括：乘客等级(pclass)、是否幸存(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)、船票价格(fare)、客舱号码(cabin)、登船港口(embarked)、救生艇号码(boat)、身体识别号(body)和家乡/目的地(home.dest)。
数据格式：CSV格式，文件名为titanic.csv，方便数据分析与处理。
来源信息：数据来源于公开的泰坦尼克号乘客名单，已进行数据清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和机器学习模型的构建与评估。
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、历史学和数据科学交叉领域的学术研究，如探讨不同社会阶层、性别、年龄等因素对生存的影响。
行业应用：为保险行业、旅游行业提供数据支持，用于风险评估和客户画像分析，例如预测特定群体的风险系数。
决策支持：支持灾难事件应急管理和救援策略的制定，例如分析影响生存的关键因素，优化救援资源分配。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的教学案例，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，建立预测模型，帮助用户理解灾难事件中的风险因素，并进行数据驱动的决策。
