泰坦尼克号乘客生存预测数据集-corneliusedjah
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号，生存预测，数据集，机器学习，数据分析，灾难，乘客信息，生存分析
数据概述： 该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为当时不同国籍和地区的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的姓名，性别，年龄，社会阶层，船票价格，登船港口，家庭成员数量等特征，以及乘客是否幸存的标签。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于泰坦尼克号乘客名单，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于机器学习，数据分析和生存分析等领域的研究和应用，特别是在预测乘客生存，探索影响生存的关键因素等方面具有重要价值。
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：适用于生存分析，社会学研究以及灾难事件中的生存因素分析，如不同社会阶层，年龄段乘客的生存概率差异研究。
行业应用：可以为灾难救援，风险评估等行业提供数据支持，特别是在灾难发生时的生存预测和救援策略制定方面。
决策支持：支持灾难应对策略的制定和优化，帮助相关机构更好地进行风险评估和救援资源分配。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析，模型构建和生存分析等方法。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，帮助用户实现生存预测，风险评估和策略优化等目标，为灾难应对和风险管理提供数据支持。
