泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-atefeeghtedary
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, 灾难分析, 数据挖掘, 机器学习, 人口统计, 历史事件
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号沉船事件的乘客信息，记录了乘客的个人属性、船票信息以及最终的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年4月，即泰坦尼克号沉没事件发生的时间。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，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）、家庭成员数量（sibsp, parch）、船票信息（ticket, fare）、船舱号（cabin）、登船港口（embarked）、救生艇编号（boat）、遇难者遗体编号（body）和家乡信息（home.dest）等。
数据格式：CSV格式，文件名为titanic.csv，方便数据分析与建模。
数据来源于公开的历史资料，已进行结构化处理，便于统计分析和机器学习建模。该数据集适合用于生存预测、灾难分析和人口统计等领域的研究。
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、统计学等领域的研究，如探讨社会阶层、性别、年龄等因素对生存率的影响。
行业应用：可以为保险行业、风险评估机构提供数据支持，用于预测灾难发生时的生存概率。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，例如优化救援资源分配。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解数据分析流程，构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，构建预测模型，并进行历史事件的深度分析，帮助用户深入理解灾难发生时的复杂情况。
