泰坦尼克号乘客生存预测数据集-vinaypratap
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，乘客信息，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：数据涉及泰坦尼克号上的乘客，主要为来自不同国家和地区的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的姓名，性别，年龄，船票价格，船舱等级，登船港口，家庭成员数量等，以及乘客是否幸存的标签。
数据格式：数据通常提供为CSV格式，方便进行数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于泰坦尼克号乘客名单的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于生存分析，分类预测，数据可视化和机器学习等领域，特别是在探索影响生存的关键因素，构建生存预测模型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：适用于社会学，历史学，人口学等研究，如分析不同群体乘客的生存概率差异，探讨灾难事件中的社会因素等。
行业应用：可以为保险行业，风险评估等领域提供数据支持，特别是在评估不同人群的风险，预测灾难损失等方面。
决策支持：支持在灾难应对，安全措施制定等方面的决策，帮助相关机构更好地理解风险因素，提高救援效率。
教育和培训：作为数据科学，机器学习，统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解分类预测，特征工程和模型评估等技术。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，帮助用户更好地理解灾难事件中的复杂关系，为相关研究和应用提供数据支持。
