泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-sgpl20
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, 数据挖掘, 机器学习, 预测模型, 数据可视化, 历史事件
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，用于分析和预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据集记录了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，包括不同国籍和居住地。
数据维度：数据集包含乘客的多个属性，如：船舱等级（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）、救生艇号码（boat）、死亡者身体编号（body）以及家乡/目的地（home.dest）。
数据格式：CSV格式，文件名为titanic.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于生存分析、数据挖掘和机器学习模型的训练与评估。
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、社会学和生物统计学等领域的研究，例如分析不同乘客群体的生存概率差异。
行业应用：可以为保险行业、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：支持对历史事件的深入理解，以及对未来类似事件的风险评估与预防。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并构建预测模型，以实现对生存概率的预测。
