泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-aman1py
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, 生存预测, 灾难事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含了泰坦尼克号乘客的详细信息，旨在用于分析和预测乘客的生存情况。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：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，涉及不同国家和地区。
数据维度：数据集包含多个关键特征，包括乘客等级（pclass）、生存情况（survived）、姓名（name）、性别（sex）、年龄（age）、兄弟姐妹/配偶同船人数（sibsp）、父母/子女同船人数（parch）、船票号码（ticket）、船票价格（fare）、客舱号码（cabin）、登船港口（embarked）、救生艇号码（boat）、遇难者尸体编号（body）、以及家乡/目的地（home.dest）。
数据格式：CSV格式，文件名为titanic.csv，易于进行数据分析和模型构建。
数据来源：数据来源于公开的泰坦尼克号乘客名单，并经过整理和清洗，确保数据的可用性。
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：适用于社会学、历史学和数据科学领域的学术研究，例如探索影响生存的关键因素、分析不同群体的生存概率差异等。
行业应用：可以应用于保险行业，用于风险评估；也可用于教育领域，作为案例分析和数据挖掘的教学素材。
决策支持：可以为灾难应急管理提供参考，帮助分析灾难中不同因素对生存的影响，从而优化救援策略。
教育和培训：作为数据科学和机器学习课程的经典案例，帮助学生理解数据预处理、特征工程、模型构建与评估等流程。
此数据集特别适合用于分析乘客特征与生存之间的关系，构建预测模型，并探索灾难事件中影响生存的关键因素，帮助用户提升对历史事件的理解和数据分析能力。
