泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-dibyojitghoshal
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 泰坦尼克号, 乘客数据, 生存预测, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 历史事件
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人属性、船票信息以及最终的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，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”（乘客等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶同船数）、“Parch”（父母/子女同船数）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（船票价格）、“Cabin”（客舱号码）、“Embarked”（登船港口）等字段。
数据格式：CSV格式，包含“titanic.csv”和“titanic_train.csv”两个文件，便于数据处理和分析。数据已进行初步清洗和整理，适合直接用于数据分析和建模。
该数据集非常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：适用于历史事件分析、生存分析、社会学研究等领域的学术研究，如探究不同因素对生存率的影响。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业等提供数据参考，例如评估风险、优化服务等。
决策支持：支持灾难应急管理、乘客安全策略制定等方面的决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的教学案例，帮助学生理解数据分析流程。
此数据集特别适合用于分析影响乘客生存的关键因素，例如年龄、性别、社会阶层等，并构建预测模型，从而实现对乘客生存概率的预测。
