泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-soroushsaadati
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, 历史事件, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 生存预测
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的相关信息，记录了乘客的个人特征、船舱等级、票价、登船地点等，以及最终的生存情况。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发生时。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及大西洋区域。
数据维度：数据集包括“pclass”（船舱等级）、“survived”（是否幸存）、“name”（姓名）、“sex”（性别）、“age”（年龄）、“sibsp”（兄弟姐妹/配偶人数）、“parch”（父母/子女人数）、“ticket”（船票号码）、“fare”（票价）、“cabin”（客舱号码）、“embarked”（登船港口）、“boat”（救生艇号码）、“body”（身份识别号码）、“home.dest”（家乡/目的地）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为titanic.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的历史资料和研究，经过整理和标准化。
该数据集适合用于探索泰坦尼克号乘客的生存规律，进行生存预测分析，以及研究不同因素对生存的影响。
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、社会学、人口学等领域的学术研究，例如探讨社会阶级、性别、年龄等因素对生存的影响。
行业应用：可以为数据分析、机器学习等行业提供数据支持，特别是在生存预测、风险评估等方面。
决策支持：支持在灾难应对、救援策略等方面进行决策制定，例如通过分析预测哪些人群在灾难中更脆弱。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、统计学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解数据分析方法，并进行实际操作。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并通过建立预测模型来提升预测准确性，从而更好地理解历史事件和灾难发生时的生存规律。
