泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-dharamt
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, 灾难事件, 数据挖掘, 机器学习, 生存预测, 人口统计
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征及其在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖1912年泰坦尼克号沉船事件发生时的乘客信息。
地理范围：数据主要涉及乘坐泰坦尼克号的乘客，包括来自不同国家和地区的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的船舱等级（pclass）、生存情况（survived）、姓名（name）、性别（sex）、年龄（age）、兄弟姐妹配偶人数（sibsp）、父母子女数量（parch）、船票号码（ticket）、票价（fare）、船舱号（cabin）、登船港口（embarked）、救生艇号码（boat）、尸体识别号码（body）和家乡/目的地（homedest）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为TitanicPassengers.csv，方便数据分析和处理。
数据来源：数据来源于公开数据集，通常用于教学和研究，已进行初步的数据整理和清洗。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，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：适用于历史事件分析、社会学研究和人口统计学研究，例如分析不同社会阶层、性别和年龄段乘客的生存差异。
行业应用：可以为保险行业提供数据参考，用于风险评估和灾难应对策略分析。
决策支持：支持在灾难应急管理中制定更有效的救援策略，例如优化救生艇分配方案。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和统计学课程的实训案例，帮助学生理解数据分析流程和建模方法。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，例如船舱等级、性别和年龄，并通过建立预测模型来预测乘客的生存概率，从而加深对灾难事件的理解。
