泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-sirajhammamahmad
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 机器学习, 数据分析, 乘客信息, 历史数据, 灾难事件, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人属性及其最终的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉没事件的乘客信息。
地理范围：数据主要涵盖了泰坦尼克号上的乘客，涉及不同国籍和登船地点。
数据维度：包括乘客编号（PassengerId）、生存状态（Survived）、乘客等级（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶数量（SibSp）、父母子女数量（Parch）、船票信息（Ticket）、票价（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为titanic_allcsv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的泰坦尼克号乘客名单，并已进行初步的整理和清洗。
该数据集适合用于生存预测、乘客特征分析和数据可视化等研究。
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：适用于历史事件分析、社会学研究以及数据挖掘领域的学术研究，例如探究不同因素对生存率的影响。
行业应用：可用于构建预测模型，例如预测乘客在灾难中的生存概率，为灾害应对提供参考。
决策支持：支持在危机管理和风险评估中的决策制定，例如评估不同人群的风险等级。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，帮助用户构建预测模型并分析影响生存的关键因素。
