泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-jancui
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客信息, 数据分析, 机器学习, 历史事件, 灾难, 人口统计
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号沉船事件的乘客信息，记录了乘客的个人属性、船舱信息以及最终的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉船事件发生前后。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及英国、美国及其他国家的乘客。
数据维度：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/配偶同船人数（SibSp）、父母/子女同船人数（Parch）、船票号码（Ticket）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）、登船港口（Embarked）、救生艇号码（Boat）、身份识别号码（Body）、以及家庭住址（HomeDest）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为titanic.csv，方便进行数据分析和建模。
数据来源：该数据集来源于公开的历史记录和人口普查数据，经过整理和清洗，用于分析和预测乘客的生存概率。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及构建生存预测模型。
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：适用于历史事件分析、社会学研究、以及灾难事件中生存因素的研究，如探索不同社会阶层、性别、年龄等因素对生存的影响。
行业应用：可以为保险行业、灾难应对机构提供数据支持，用于风险评估和应急预案制定。
决策支持：支持相关领域的决策制定，例如在灾难救援中，根据乘客特征进行优先救援策略的制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析方法和预测模型。
此数据集特别适合用于探索乘客的生存概率与各类特征之间的关系，例如社会地位、年龄、性别等因素对生存的影响，从而帮助用户构建预测模型，提升对历史事件的理解。
