泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-jackgong
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客数据, 数据分析, 机器学习, 历史事件, 数据挖掘, 灾难分析
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以及最终的生存情况。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，主要为来自不同国家的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的社会经济地位（pclass）、生存情况（survived）、性别（sex）、年龄（age）、家庭成员数量（sibsp, parch）、船票信息（ticket, fare）、船舱信息（cabin）、登船港口（embarked）、救生艇信息（boat）、尸体编号（body）以及家乡信息（homedest）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为titanic.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，通常用于教学和研究目的，已被广泛应用于数据分析和机器学习领域。
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：适用于社会学、历史学、统计学等领域的学术研究，如探讨社会阶层、性别、年龄等因素对生存率的影响。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据参考，用于分析灾难事件中的人员伤亡规律。
决策支持：支持灾难应对策略的制定和优化，帮助提升紧急情况下的生存概率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的经典案例，帮助学生和研究人员学习数据预处理、特征工程、模型构建和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，构建预测模型，并理解灾难事件中的复杂因素。
