泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-aygul99
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存分析, 乘客数据, 预测模型, 数据挖掘, 机器学习, 人口统计, 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，记录了他们在1912年泰坦尼克号沉船事件中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年4月14日至15日泰坦尼克号沉没事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要为来自不同国家和地区的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的多个属性，如“pclass”（船舱等级）、“survived”（是否生存）、“name”（姓名）、“sex”（性别）、“age”（年龄）、“sibsp”（兄弟姐妹/配偶数量）、“parch”（父母/子女数量）、“ticket”（船票号码）、“fare”（票价）、“cabin”（客舱号码）、“embarked”（登船港口）、“boat”（救生艇号码）、“body”（尸体编号）和“home.dest”（家乡/目的地）。
数据格式：CSV格式，文件名为titanic3.csv，方便数据分析和建模。数据已进行初步整理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并构建预测模型。
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、人口统计学和数据科学等领域的学术研究，例如探索不同社会阶层、年龄、性别等因素对生存概率的影响。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业提供数据参考，用于风险评估、客户画像分析等。
决策支持：支持历史事件的分析和模拟，为灾难应对和风险管理提供数据支持。
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，掌握模型构建方法。
此数据集特别适合用于研究乘客的生存概率与各种特征之间的关系，构建预测模型，并深入了解泰坦尼克号沉船事件的影响因素，从而优化决策和提升预测精度。
