泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-ngvietlg
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 数据分析, 乘客信息, 机器学习, 历史事件, 生存分析, 数据集
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以及最终的生存情况。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：数据主要涉及泰坦尼克号上的乘客，涵盖了不同国籍和地区的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的社会阶层（PassengerClass）、生存状态（SurvivedIndicator）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹数量（Siblings）、父母子女数量（Parents）、船票信息（Ticket）、船票价格（Fare）、船舱号（Cabin）、登船港口（Embarked）、救生艇编号（Boat）、尸体编号（Body）和家乡（Home.dest）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为titanic.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，通常用于机器学习和数据分析的入门实践。
该数据集适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，以及构建生存预测模型。
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：适用于历史事件分析、社会学研究以及生存概率相关的学术研究。
行业应用：可用于保险行业、旅游行业等，进行风险评估和客户画像分析。
决策支持：支持在类似灾难场景下的应急预案制定和资源分配优化。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的经典案例，帮助学生理解数据处理、特征工程和模型构建流程。
此数据集特别适合用于探索不同乘客属性对生存的影响，构建预测模型，并加深对历史事件的理解。
