泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-faridjafarovv
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客信息, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 人口统计, 历史数据
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号沉船事件中乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征及其生存状态。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件发生时。
地理范围： 数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要涉及大西洋区域。
数据维度： 数据集包括乘客的社会等级（pclass）、生存状态（survived）、姓名、性别（sex）、年龄（age）、兄弟姐妹配偶数量（sibsp）、父母子女数量（parch）、船票号码（ticket）、票价（fare）、船舱号（cabin）、登船港口（embarked）、救生艇编号（boat）、尸体识别号码（body）以及家乡目的地（homedest）等。
数据格式： CSV格式，文件名为titanic3.csv，便于数据分析与建模。
来源信息： 数据来源于公开的历史记录，经过了整理和清洗，确保数据的准确性和可用性。
该数据集适合用于生存预测、人口统计分析以及探索影响生存的关键因素。
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、历史学和数据科学交叉领域的学术研究，例如探讨社会阶层、性别、年龄等因素对生存的影响。
行业应用： 可以为保险行业、风险评估和灾难应急管理提供参考数据，帮助建立更有效的风险模型。
决策支持： 支持相关领域的决策制定，例如优化未来灾难救援策略。
教育和培训： 作为数据科学、机器学习和统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解数据分析流程和建模方法。
此数据集特别适合用于分析影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，以及深入理解灾难事件中的社会现象。
