泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-namphuengauawatcharo
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, 数据挖掘, 机器学习, 灾难事件, 历史数据, 预测模型
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情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为1912年泰坦尼克号沉船事件发生时。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的“Passenger Class”（乘客等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“No of Siblings or Spouses on Board”（同行兄弟姐妹或配偶人数）、“No of Parents or Children on Board”（同行父母或子女的人数）、“Ticket Number”（船票号码）、“Passenger Fare”（票价）、“Cabin”（客舱）、“Port of Embarkation”（登船港口）、“Life Boat”（救生艇）和“Survived”（是否生还）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为titanic.csv，便于数据分析和建模。数据来源于泰坦尼克号乘客名单及相关历史资料。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和机器学习模型的构建。
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、历史学和数据科学交叉领域的学术研究，如探讨不同社会阶层、性别、年龄等因素对生存率的影响。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于分析特定人群在灾难中的生存概率。
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、提升乘客安全意识等。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习和统计学课程的实训素材，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乘客特征与生存之间的关系，帮助用户建立预测模型，分析影响生存的关键因素。
