泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-marzihemmati
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, 灾难事件, 数据分析, 机器学习, 统计分析, 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，记录了乘客的个人特征及其在沉船事件中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年4月，即泰坦尼克号沉没事件发生的时间。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的社会经济地位（pclass）、生存情况（survived）、姓名（name）、性别（sex）、年龄（age）、家庭成员数量（sibsp, parch）、船票信息（ticket, fare）、舱位信息（cabin, embarked）、救生艇信息（boat）、尸体编号（body）以及目的地信息（home.dest）等。
数据格式：CSV格式，文件名为titanic.csv，便于数据导入和分析。
数据来源：该数据集通常来源于公开的泰坦尼克号乘客名单，并经过整理和清洗。
该数据集特别适合用于探索影响乘客生存的因素，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：适用于社会学、历史学和数据科学交叉领域的研究，如探讨社会阶层、性别、年龄等因素与生存概率的关系。
行业应用：可为历史事件分析、灾难风险评估等领域提供数据支持，例如，分析影响灾难生存率的关键因素。
决策支持：支持相关领域的决策制定，例如，在灾难应对策略中，关注特定人群的保护。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训材料，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生存的关键因素，建立预测模型，并进行历史事件的深入分析，帮助用户实现对灾难事件的理解和预测。
