泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-hashemialii
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, 灾难事件, 数据预处理, 生存预测
数据概述：
该数据集包含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情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为1912年泰坦尼克号沉船事件发生时。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要为跨大西洋航线上的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的社会阶层、生存情况（是否获救）、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹/配偶数量、父母/子女数量、船票号码、票价、船舱号、登船港口、救生艇号码、尸体识别编号和目的地等。
数据格式：CSV格式，文件名为titanic.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的历史资料和研究，经过整理和清洗，可直接用于数据分析和建模。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的因素，并构建预测模型。
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、统计学等领域的研究，分析影响乘客生存的关键因素，如年龄、性别、社会阶层等。
行业应用：为保险行业、旅游行业等提供数据支持，用于风险评估、客户画像分析等。
决策支持：支持相关领域的决策制定，如灾难应急预案优化、安全策略制定等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的实训素材，帮助学生理解数据分析流程，掌握模型构建方法。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，构建生存预测模型，并进行深入的数据分析，从而更好地理解灾难事件中的生存规律。
