泰坦尼克号乘客生存预测数据集-shreyashshandilya16
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，灾难事件，人口统计，生存分析
数据概述：
该数据集包含了泰坦尼克号乘客的详细信息，旨在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，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的姓名，性别，年龄，社会阶层（船舱等级），票价，是否独自旅行，登船港口等多种属性，以及乘客的生存状态（是否获救）。
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，并已进行清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测，数据挖掘，机器学习等领域的研究和应用。
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：适用于社会学，人口统计学，数据分析等领域的研究，如分析不同社会阶层，年龄段乘客的生存概率。
行业应用：可以用于灾难事件的风险评估，救援策略分析等。
决策支持：支持对灾难事件的风险因素进行分析，为未来的救援行动提供参考。
教育和培训：作为数据科学，统计学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解数据分析和预测建模。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，帮助用户建立预测模型，分析不同因素对生存概率的影响，并为灾难应对提供数据支持。
