泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-tatthanhoncloud
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, 历史数据, 人口统计
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、船舱等级、票价、登船港口等信息以及最终的生存状况。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：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要涉及英国、美国等国家。
数据维度：包括乘客的船舱等级(pclass)、是否生存(survived)、性别(sex)、年龄(age)、兄弟姐妹配偶数量(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(boat)、尸体编号(body)、家乡或目的地(homedest)等。
数据格式：CSV格式，文件名为titanic.csv，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于公开的泰坦尼克号乘客名单，并可能经过了整理和清洗。
该数据集适合用于生存预测建模、乘客特征分析和灾难事件研究。
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、历史学和数据科学交叉领域的学术研究，例如乘客生存因素分析、不同社会阶层生存率对比等。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业提供数据参考，例如风险评估和客户画像分析。
决策支持：支持灾难应对策略的制定和优化，例如紧急疏散方案的设计。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和数据可视化的教学案例，帮助学生理解数据分析流程。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并构建预测模型，以提高在类似灾难中的生存几率。
