泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-mohammadshafiee96
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 数据挖掘, 机器学习, 乘客信息, 生存预测, 泰坦尼克号, 历史事件, 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，记录了乘客的个人信息和生存状态。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：数据来源于1912年4月14日-15日期间在北大西洋沉没的泰坦尼克号上的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否生存，0代表未生存，1代表生存）、“Pclass”（乘客舱位等级）、“Name”（乘客姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶的数量）、“Parch”（父母/子女的数量）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（船票价格）、“Cabin”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）等信息。
数据格式：CSV格式，文件名为titanic.csv，方便数据分析和处理。
数据来源：该数据集来源于Kaggle等数据科学平台，已进行基本的清洗和整理。
该数据集特别适合用于探索影响乘客生存的因素，以及构建预测模型。
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、历史学和数据科学等领域的学术研究，如分析不同因素对生存率的影响、探索乘客特征与生存之间的关系。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业提供数据支持，用于风险评估、客户画像分析等。
决策支持：支持制定与灾难应对、乘客安全相关的决策，例如优化乘客疏散方案，提升安全措施。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的案例，帮助学生理解数据分析流程、构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，构建预测模型，并深入理解历史事件中的数据规律，如不同社会阶层、性别、年龄等因素对生存的影响。
