泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-vijesh08
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存分析, 乘客信息, 生存预测, 机器学习, 数据分析, 历史事件, 二元分类
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号沉船事件的乘客信息，记录了乘客的个人特征及其最终的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据对应1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据记录了泰坦尼克号上的乘客信息，涉及大西洋海域。
数据维度：数据集包括乘客的唯一标识符（PassengerId）、生存状态（Survived，0代表未生存，1代表生存）、客舱等级（Pclass）、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（Cabin）和登船港口（Embarked）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Titanic1.csv，便于数据处理和分析。
该数据集适合用于探索影响生存的关键因素，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：适用于社会学、历史学、数据科学等领域的学术研究，例如分析不同群体在灾难中的生存差异、探索生存影响因素等。
行业应用：可用于保险行业的风险评估模型构建、灾难应对策略制定等。
决策支持：支持决策者在灾难应对、资源分配等方面的决策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解数据分析流程，构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，如性别、年龄、客舱等级等，并建立预测模型，以提升对灾难事件的理解和应对能力。
