泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-sanjeev4779
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, 灾难事件, 生存分析
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征及其在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件发生时。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的社会经济地位（pclass）、生存状态（survived）、姓名（name）、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）、船舱号（cabin）、登船港口（embarked）、救生艇（boat）、尸体编号（body）和居住地（home.dest）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为phpMYEkMl.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的泰坦尼克号乘客名单，已进行初步的整理和清洗，用于生存预测研究。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及进行生存预测模型的构建和评估。
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、社会学研究和数据科学领域的学术研究，例如探索不同社会阶层、性别、年龄等因素对生存概率的影响。
行业应用：可为保险行业、旅游行业等提供数据支持，用于风险评估和客户画像分析。
决策支持：支持灾难应对和救援策略的制定，帮助提升对类似事件的应对能力。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员实践数据分析和建模技能，理解生存分析方法。
此数据集特别适合用于预测乘客的生存概率，探索不同因素对生存结果的影响，并构建用于预测乘客生存的机器学习模型，从而提升对灾难事件的理解和应对能力。
