泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-caovuongchi
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客信息, 数据分析, 机器学习, 生存分析, 历史事件, 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：数据记录时间为1912年泰坦尼克号沉没事件发生前后。
地理范围：数据覆盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否幸存，0代表未幸存，1代表幸存）、“Pclass”（船票等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶的数量）、“Parch”（父母/子女的数量）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（船票价格）、“Cabin”（客舱号）和“Embarked”（登船港口）等多个维度。
数据格式：CSV格式，包含两个文件，分别为titanic.csv和titanic1.csv，方便数据读取和分析。数据已进行初步整理，适合直接用于分析。
来源信息：数据来源于泰坦尼克号相关历史资料，已进行标准化处理。
该数据集适合用于生存预测、数据探索性分析和机器学习建模。
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、生存分析、社会学研究等，如研究不同乘客群体在灾难中的生存差异。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业等提供数据参考，用于风险评估与客户分析。
决策支持：支持对灾难事件中影响生存的关键因素进行分析，为未来风险管理提供参考。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解数据分析流程和建模方法。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，构建生存预测模型，提升对历史事件的理解和预测能力。
