泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-shaghayeghamandar
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客信息, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 历史数据, 数据建模
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及其在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，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（客舱等级）、性别、年龄、家庭成员数量、票价、船舱号、登船港口、救生艇编号、死亡编号、以及目的地等关键信息，并标明了乘客是否幸存。
数据格式：CSV格式，文件名为titaniccsv，方便数据分析和机器学习模型的构建。数据已进行初步清洗和整理。
该数据集适合用于研究影响乘客生存的关键因素，以及构建预测乘客生存概率的模型。
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、以及灾难事件中的生存因素研究。例如，可以研究不同社会阶层、年龄段和性别的乘客的生存率差异。
行业应用：为保险行业提供数据支持，用于风险评估和生存概率预测。
决策支持：支持灾难救援策略的制定，帮助优化救援资源分配。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程和构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，例如社会地位、年龄、性别等，从而帮助用户构建预测模型，提升对灾难事件的理解。
