泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-ilyaskarimovfreak
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, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 数据挖掘, 历史事件
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人属性和生存情况，是用于研究和预测乘客在海难中生存概率的典型数据集。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所有乘客，涉及不同国家和地区的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的社会经济地位（pclass）、生存情况（survived）、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）、客舱号（cabin）、登船港口（embarked）、救生艇号码（boat）、身份识别码（body）、家乡（homedest）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为titanic3.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：该数据集通常来源于公开的历史记录和统计数据，经过整理和清洗，便于数据分析。
该数据集适合用于生存预测建模、数据可视化和特征分析。
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、统计学、机器学习等多个学科的研究，例如探索影响生存的关键因素、构建生存预测模型等。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于分析灾难事件中的风险因素。
决策支持：支持在灾难应对、人员疏散等方面的决策制定，帮助优化应急预案。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的教学案例，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，帮助用户构建预测模型，评估不同因素对生存的影响。
