泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-moyan1
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, 数据挖掘, 机器学习, 生存预测, 数据集, 人口统计学
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，记录了乘客的个人特征及其最终的生存状态。主要特征如下：
时间跨度：数据对应1912年4月15日泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及从英国南安普顿出发，最终目的地为美国的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的社会经济地位（客舱等级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）、客舱号（cabin）、登船港口（embarked）、救生艇编号（boat）、遗体编号（body）和家庭住址（home.dest）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为titanic3.csv，易于进行数据处理和分析。
该数据集适用于生存分析、数据挖掘、机器学习等多个领域的研究和应用。
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、人口学、历史学等领域的研究，例如分析不同社会阶层、性别、年龄等因素对生存概率的影响。
行业应用：可用于构建预测模型，模拟不同乘客特征下的生存概率，为灾难应急管理提供参考。
决策支持：支持对历史事件的深入理解，帮助决策者在类似事件中做出更明智的决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训素材，帮助学生理解数据分析流程，进行模型构建和评估。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，构建生存预测模型，并深入理解泰坦尼克号事件中的人员生存规律。
