泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-prokelthaosen
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, 数据分析, 机器学习, 历史事件, 灾难分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的生存情况、个人特征以及船票信息。主要特征如下：
时间跨度：数据集记录了1912年泰坦尼克号沉船事件的数据。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客编号（PassengerId）、生存情况（Survived，0代表未获救，1代表获救）、乘客等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶同行人数（SibSp）、父母子女同行人数（Parch）、船票编号（Ticket）、票价（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等。
数据格式：CSV格式，文件名为train4.csv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源于泰坦尼克号乘客名单，通常用于机器学习和数据分析的入门案例。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的因素，以及构建预测模型。
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：适用于历史事件、社会学和数据科学领域的学术研究，如分析不同社会阶层、年龄、性别等因素对生存率的影响。
行业应用：可用于保险行业的风险评估，以及旅游行业的客户画像分析。
决策支持：为灾难应对与救援策略的制定提供数据支持，例如优化乘客分配、提升救援效率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的经典案例，帮助学生和研究人员理解数据预处理、特征工程和模型构建流程。
此数据集特别适合用于探索乘客生存与各种特征之间的关联，构建预测模型，并进行可视化分析。
