泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-nadagamal3
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, 预测模型, 数据挖掘, 灾难事件, 机器学习, 数据集
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人属性和最终的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据集记录了1912年泰坦尼克号沉船事件中乘客的信息，属于历史数据。
地理范围：数据主要涵盖了泰坦尼克号上的乘客，涉及不同国籍和居住地。
数据维度：数据集包括乘客的社会经济学特征（如舱位等级、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、票价），以及登船港口、船舱号、救生艇号码和最终的生存状态（是否获救）。
数据格式：CSV格式，文件名为titanic3.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据源于泰坦尼克号乘客名单，经过整理和清洗，适合用于统计分析和机器学习建模。
该数据集适合用于生存预测、影响因素分析和数据可视化。
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、统计学等领域的研究，分析影响乘客生存的关键因素。
行业应用：可以用于构建生存预测模型，帮助理解灾难事件中的风险因素，并应用于保险、应急管理等领域。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，例如优化救援资源分配，提高乘客的生存几率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的案例，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乘客属性与生存概率之间的关系，帮助用户建立预测模型，并深入理解影响生存的关键因素。
