泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-anplaud
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 灾难事件, 统计分析, 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，记录了乘客的个人特征和生存状态。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：数据集包括乘客的乘客ID、生存状态（0代表未生存，1代表生存）、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票信息、票价、客舱号和登船港口等。
数据格式：CSV格式，文件名为titanic.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle等公开数据集，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测、数据探索和机器学习模型训练。
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：适用于灾难事件、社会学和历史学等领域的研究，例如分析不同社会阶层、年龄、性别等因素对生存概率的影响。
行业应用：可应用于保险行业风险评估、旅游行业安全管理等。
决策支持：支持灾难应急响应策略制定，例如优化救援资源分配。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训数据，帮助学生理解数据分析流程和预测模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，并进行深入的数据分析，以揭示不同因素对生存概率的影响。
