泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-mizutaniyusuke
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, 灾难, 数据挖掘
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，是研究和分析灾难事件中生存概率的重要资料。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，主要来自欧洲和北美地区。
数据维度：数据集包括乘客的船舱等级（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）、客舱号码（cabin）、登船港口（embarked）、救生艇号码（boat）、尸体号码（body）以及家乡/目的地（home.dest）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为titanic.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的历史资料，并进行了整理和清洗，以便于数据分析。
该数据集适合用于生存预测、人口统计分析以及探索影响生存的关键因素。
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、人口学等领域的研究，如分析不同社会阶层、年龄、性别在灾难中的生存差异。
行业应用：可以为保险行业、风险评估等提供数据支持，用于建立风险模型和分析。
决策支持：支持灾难应对策略的制定和改进，例如优化救援资源分配，提高特定人群的生存几率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、统计学等课程的辅助材料，帮助学生理解数据分析方法，并进行实际案例分析。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，构建生存预测模型，以及分析历史事件中的社会现象。
