泰坦尼克号乘客信息扩展数据集TitanicPassengerInformationExtendedDataset-tiagotlima
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 乘客信息, 生存预测, 数据扩展, 数据融合, 特征工程, 机器学习, 历史事件
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的扩展信息，记录了乘客的详细个人资料以及相关历史信息。主要特征如下：
时间跨度：数据主要基于1912年泰坦尼克号沉没事件，无明确时间范围，但可视为静态历史数据。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，涉及的地理范围主要为航行路线及乘客来源地。
数据维度：数据集包括乘客的身份信息（PassengerId, Pclass, Sex, Age, SibSp, Parch, Ticket, Fare, Cabin, Embarked），以及来自维基百科等扩展信息（WikiId, _wiki, Age_wiki, Hometown, Boarded, Destination, Lifeboat, Body, Class）。
数据格式：提供CSV格式数据，包含train_ext.csv和test_ext.csv两个文件，便于数据分析和处理。
来源信息：数据集结合了原始泰坦尼克号乘客数据和维基百科等公开信息，经过数据融合和特征补充。
该数据集适合用于生存预测、数据挖掘、特征工程以及历史事件研究。
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、数据挖掘、生存分析等领域的学术研究，如泰坦尼克号乘客生存预测、影响生存的关键因素分析等。
行业应用：可以为数据分析、机器学习等领域提供数据支持，特别是在构建预测模型、进行特征重要性分析等方面。
决策支持：支持对历史事件的深入理解，为相关决策提供数据支撑，例如灾难应对、风险评估等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析方法和历史事件。
此数据集特别适合用于探索乘客个人特征与生存之间的关系，以及评估不同特征对生存概率的影响，从而提升预测模型的准确性。
