泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-corywinkler
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客数据, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 历史数据, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含了泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征和最终的生存结果。主要特征如下：
时间跨度：数据基于1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的所有乘客。
数据维度：包括乘客的社会经济地位（pclass）、生存情况（survived）、姓名、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）、船票价格（fare）、客舱号（cabin）、登船港口（embarked）、救生艇号码（boat）、身份识别号（body）、目的地（homedest）等。
数据格式：CSV格式，文件名为titanic.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于对泰坦尼克号乘客记录的整理和公开，已经过清洗和标准化处理。
该数据集适合用于生存预测、特征分析和探索性数据分析等领域的研究。
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、统计学和机器学习等领域的研究，例如探索影响生存的关键因素、分析不同群体之间的生存差异等。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业等提供数据参考，用于风险评估、客户画像等。
决策支持：支持灾难应急管理部门的决策制定，用于优化救援策略和资源分配。
教育和培训：作为数据科学、统计学和机器学习课程的辅助材料，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研究影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，并进行可视化分析，从而深入理解泰坦尼克号灾难中的社会、经济和人口特征。
