泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-keeratideja
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, 数据清洗, 二分类
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生存情况，旨在用于预测乘客的生存概率。主要特征如下：
时间跨度：数据来源于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乘客信息，主要涉及大西洋海域。
数据维度：数据集包括乘客的社会阶层（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）、船票信息（ticket）、船票价格（fare）以及登船港口（embarked）等关键信息。
数据格式：提供两种CSV格式的文件，titanic_dataset.csv包含原始数据，titanic_dataset_clean.csv为经过数据清洗和预处理后的版本，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的泰坦尼克号乘客名单，并经过了数据清洗和预处理，移除了缺失值，并对数据进行了标准化处理。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，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：适用于历史学、社会学以及数据科学领域的学术研究，如分析不同因素对生存率的影响、探索社会阶层与生存的关系等。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业等提供数据支持，例如进行风险评估、优化客户服务等。
决策支持：支持相关领域的决策制定，如灾难应对策略、安全措施优化等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、统计学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析流程和建模方法。
此数据集特别适合用于探索乘客的生存规律，构建生存预测模型，并分析不同因素对生存概率的影响。
