泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-aslanovmustafa
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客信息, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 人口统计, 历史数据
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号沉船事件的乘客信息，记录了乘客的个人特征及其生存状态，用于分析影响乘客生存的关键因素。主要特征如下：
时间跨度：数据对应1912年4月14日-15日的泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及从英国南安普敦出发，途经法国瑟堡和爱尔兰昆士敦，最终沉没于北大西洋的航程。
数据维度：数据集包括乘客的社会经济地位（pclass）、生存状态（survived）、性别（sex）、年龄（age）、兄弟姐妹及配偶人数（sibsp）、父母及子女的人数（parch）、船票号码（ticket）、票价（fare）、客舱号（cabin）、登船港口（embarked）、救生艇编号（boat）、身份识别号（body）、以及家乡/目的地（homedest）等信息。
数据格式：CSV格式，文件名为titanic3.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的泰坦尼克号乘客名单，经过整理和清洗，缺失值已处理，数据质量良好。
该数据集适合用于生存预测、风险评估、以及社会学和历史学研究。
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、以及数据科学领域的学术研究，例如分析不同社会阶层、年龄、性别等因素对生存率的影响。
行业应用：为保险行业提供风险评估模型，以及为灾难应对提供历史数据参考。
决策支持：支持决策者制定更有效的灾难应对策略，以及优化应急资源分配。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、以及历史事件分析课程的实训素材，帮助学生理解数据分析在实际问题中的应用。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，并进行可视化分析，从而深入理解泰坦尼克号沉船事件。
