泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-venkataanil
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, 灾难事件, 数据挖掘, 机器学习, 预测模型, 数据可视化
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及其在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要来自欧洲和北美。
数据维度：数据集包括乘客的船舱等级（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）、船票号码（ticket）、票价（fare）、船舱号（cabin）、登船港口（embarked）、救生艇号码（boat）、尸体编号（body）和目的地（home_dest）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为titanic3.csv，方便数据分析和处理。
数据来源：该数据集通常来源于公开的泰坦尼克号乘客名单及相关研究，已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测、数据可视化、探索性数据分析等领域。
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：适用于历史事件分析、社会学研究，以及探索影响生存的关键因素的学术研究。
行业应用：可用于保险业的风险评估，以及旅游业的乘客安全管理。
决策支持：支持在灾难应对和乘客安全方面的决策制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和统计学课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，构建生存预测模型，并进行数据可视化分析，从而深入理解影响生存的关键因素。
