泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-parthoece
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存分析, 乘客数据, 灾难事件, 数据挖掘, 机器学习, 生存预测, 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以及他们在海难中的生存情况。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。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，涉及不同国家和地区。
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）、船舱位置（cabin）、登船港口（embarked）、救生艇编号（boat）、尸体编号（body）以及目的地（home.dest）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为titanic_data.csv，方便进行数据分析和建模。
数据来源于历史档案和公开资料，已进行清洗和整理，用于分析乘客的生存概率。
该数据集适合用于生存分析、预测建模和探索性数据分析。
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、以及灾难事件中生存因素分析等领域的学术研究，如探究不同社会阶层乘客的生存差异、分析性别与年龄对生存的影响等。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于构建生存预测模型，评估不同人群的风险。
决策支持：支持在灾难应对和救援策略制定方面的决策，帮助优化资源分配和救援措施。
教育和培训：作为数据科学、统计学、机器学习等课程的教学案例，帮助学生理解数据分析流程，掌握预测模型构建方法。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，帮助用户建立预测模型，提升对历史事件的理解，并为未来的风险管理提供参考。
