泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-iabhishekdixit
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, 机器学习, 数据挖掘, 预测模型, 数据可视化, 历史事件
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征及其在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年泰坦尼克号沉没事件。
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：数据集包括乘客的阶级（pclass）、生存状态（survived）、姓名（name）、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）、客舱号码（cabin）、登船港口（embarked）、救生艇号码（boat）、尸体识别号码（body）以及家乡/目的地（home.dest）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为Titanic.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的整理和清洗，适合用于数据分析和建模。
该数据集适合用于生存预测、数据可视化和探索性数据分析。
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、统计学等领域的研究，例如研究不同社会阶层、性别、年龄等因素对生存率的影响。
行业应用：可用于构建预测模型，帮助预测乘客的生存概率，为灾难管理和风险评估提供参考。
决策支持：支持对历史事件的深入分析，帮助理解影响生存的关键因素，为未来的决策提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程和模型构建方法。
此数据集特别适合用于探索影响泰坦尼克号乘客生存的因素，并构建预测模型，帮助用户理解历史事件，提升数据分析能力。
