泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-shreytandel19
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, 历史事件, 乘客信息, 生还分析, 数据集
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情况。主要特征如下：
时间跨度：数据集反映了泰坦尼克号沉船事件发生时的乘客信息，时间集中于1912年。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，涉及不同国籍和出发地。
数据维度：数据集包含乘客的个人信息，例如乘客ID、生存状态（0代表未生还，1代表生还）、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹/配偶数量、父母/子女数量、船票号码、票价、船舱号、登船港口等。此外，还包括了从维基百科获取的额外信息，如维基百科ID、维基百科上的姓名、维基百科上的年龄、家乡、登船地点、目的地、救生艇编号、遗体信息和船舱等级等。
数据格式：CSV格式，文件名为titanic_dataset.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle等公开平台，经过整理和清洗，方便用于数据分析和机器学习任务。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及构建预测乘客生存的模型。
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：适用于历史事件分析、社会学研究和生物统计学研究，分析不同因素对生存的影响。
行业应用：为教育行业提供案例，用于数据分析、机器学习等课程的教学。
决策支持：可以用于模拟不同救援策略对生存率的影响。
教育和培训：作为数据科学和机器学习课程的案例，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影响泰坦尼克号乘客生存的关键因素，并构建预测乘客生存的模型，从而帮助用户了解影响生存的关键因素，并进行预测。
