泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-hassanrady
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, 数据挖掘, 生存预测, 机器学习, 灾难事件, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的泰坦尼克号乘客信息，记录了泰坦尼克号乘客的个人信息及其是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为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，主要涉及乘客的登船地点和目的地信息。
数据维度：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）、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）、尸体识别编号（body）和家庭住址（home.dest）等。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，便于数据分析和模型构建。
该数据集源于公开的泰坦尼克号乘客名单，并已进行初步的清洗和整理，适合用于生存预测、特征分析等任务。
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规律研究。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业提供数据支持，用于风险评估和客户画像分析。
决策支持：支持在灾难应对、救援策略制定等方面的决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生理解数据预处理、特征工程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，构建生存预测模型，帮助用户理解灾难事件中的复杂关系。
