泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-komalaftab
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, 机器学习, 乘客信息, 历史事件, 数据预处理, 灾难分析
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，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，主要涉及英国、欧洲及北美地区。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID、船舱等级（Pclass）、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）以及登船港口（Embarked）等多个维度的数据。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据处理和分析。
来源信息：该数据集通常来源于公开的泰坦尼克号乘客名单，并经过整理和清洗，用于数据分析和机器学习模型训练。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并进行生存预测模型的构建。
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：适用于历史事件分析、生存概率预测等方面的学术研究，例如研究不同社会阶层、年龄段和性别对生存率的影响。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业提供数据参考，特别是在风险评估和客户行为分析方面。
决策支持：支持灾难应对策略的制定和优化，例如在紧急情况下优先救援特定人群。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和历史学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解数据分析和预测建模的基本原理。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存结果之间的关系，并构建预测模型，帮助用户理解历史事件，优化决策，并提升预测精度。
