泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-shortyrex
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 灾难分析, 乘客信息, 数据挖掘, 机器学习, 历史事件, 人口统计
数据概述：
该数据集包含了泰坦尼克号乘客的详细信息，用于分析和预测乘客的生存情况。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：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及英国和欧洲乘客。
数据维度：数据集包含乘客的多种属性，如乘客ID（PassengerId）、舱位等级（Pclass）、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）和登船港口（Embarked）。
数据格式：提供CSV格式文件，便于数据分析与处理。
来源信息：数据来源于公开的泰坦尼克号乘客信息，经过清洗和整理，适合用于分析建模。
该数据集适合用于生存预测、特征分析和数据可视化等研究。
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、人口统计学研究以及社会学研究，探索影响生存的关键因素。
行业应用：可应用于保险行业的风险评估、灾难应对策略制定，以及旅游行业的安全管理。
决策支持：支持数据驱动的风险评估、应急预案制定，以及乘客安全保障措施的优化。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实践案例，帮助学生理解数据分析流程和建模方法。
此数据集特别适合用于探究影响生存的关键因素，构建生存预测模型，并对历史事件进行深入的数据分析。
