泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-archanabansla
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 灾难事件, 数据清洗, 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，记录了乘客的个人特征与最终的生存结果。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：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要涉及英国至美国的航线。
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）、舱位（cabin）、登船港口（embarked）、救生艇（boat）、身体识别号（body）、家乡/目的地（homedest）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为titaniccsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的泰坦尼克号乘客名单，并经过整理和结构化。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及构建生存预测模型。
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、社会学研究，以及探讨影响生存的关键因素。
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：支持灾难应对策略制定，帮助相关部门更好地理解风险因素。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的案例，帮助学生理解数据处理和模型构建流程。
此数据集特别适合用于研究乘客的生存概率与各项特征之间的关系，帮助用户构建预测模型，例如预测乘客在灾难中的生存几率。
