泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-tharun369
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, 机器学习, 数据挖掘, 预测模型, 数据可视化, 灾难事件
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征及其在海难中的生存情况。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，主要来自欧洲和北美地区。
数据维度：数据集包含以下字段：乘客等级（pclass）、是否生存（survived）、姓名、性别（sex）、年龄（age）、堂兄弟/妹个数（sibsp）、父母/子女个数（parch）、船票号码（ticket）、船票价格（fare）、客舱号（cabin）、登船港口（embarked）、救生艇号码（boat）、身体编号（body）、家乡/目的地（homedest）。
数据格式：CSV格式，文件名为titanic.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的泰坦尼克号乘客名单，已进行整理和标准化处理。
该数据集适合用于生存预测建模、数据可视化以及对灾难事件进行深入分析。
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：适用于社会学、历史学、数据科学等领域的学术研究，如探索乘客生存与各种因素之间的关系、分析不同社会阶层和性别的生存差异等。
行业应用：可用于构建预测模型，例如预测特定乘客的生存概率，为灾难应对和救援策略提供参考。
决策支持：支持保险公司、风险评估机构等进行风险评估和决策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程，掌握生存分析等方法。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并构建预测模型，从而提升对灾难事件的理解和应对能力。
