泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-cl960630
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 泰坦尼克号, 乘客数据, 生存预测, 数据清洗, 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相关信息，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：数据记录了1912年4月14日至15日泰坦尼克号沉没事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上所有乘客，涉及多个国家和地区。
数据维度：数据集包含14个字段，包括乘客的社会阶级（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）、船舱号（cabin）、登船港口（embarked）、救生艇号码（boat）、遇难者尸体编号（body）、以及家乡/目的地（home.dest）等。
数据格式：CSV格式，文件名为titanic3.csv，便于数据分析和模型构建。
数据来源：数据来源于公开数据集，已进行初步的清洗和整理，可以直接用于分析。
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、社会学、以及生物统计学等领域的研究，如探讨社会阶级、性别、年龄等因素对生存的影响。
行业应用：可用于保险行业风险评估、灾难应对策略分析等。
决策支持：支持制定乘客安全策略，如优化紧急疏散流程、评估不同乘客群体的风险等级等。
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，掌握分类预测模型的构建与评估。
此数据集特别适合用于探索影响生存的各种因素，构建预测模型，并对历史事件进行深入分析。
