泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-wjcper2008
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, 数据清洗, 机器学习, 生存预测, 历史事件
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人属性和生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为泰坦尼克号沉没事件发生时期，即1912年。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，涉及不同国家和地区。
数据维度：数据集包括乘客的多种属性，如“survived”（是否生存）、“pclass”（船舱等级）、“sex”（性别）、“age”（年龄）、“sibsp”（兄弟姐妹/配偶数量）、“parch”（父母/子女数量）、“fare”（票价）、“embarked”（登船港口）、“class”（船舱等级，与pclass重复）、“who”（性别，与sex重复）、“adult_male”（是否成年男性）、“deck”（甲板）、“embark_town”（登船城市）、“alive”（是否生存，与survived重复）、“alone”（是否独自一人）。
数据格式：CSV格式，提供多个CSV文件，包含结构化数据，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据通常来源于历史记录、人口普查数据和相关研究报告，已进行初步的数据整理和清洗。
该数据集适合用于生存预测、数据探索、特征工程和机器学习模型构建。
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、历史学和数据科学交叉领域的学术研究，例如探索影响生存的关键因素、分析不同社会群体的生存差异等。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业提供数据参考，用于风险评估和客户画像分析。
决策支持：支持灾难应对策略的制定和改进，以及提升救援效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程、构建预测模型。
此数据集特别适合用于分析影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，并深入了解历史事件中的数据模式。
