泰坦尼克号乘客生存预测数据集-virajoak
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：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人信息及最终的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年4月15日泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要是从英国南安普顿出发的乘客。
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，家庭成员数量等信息，以及最终的生存状态（是否获救）。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于生存预测，数据分析，机器学习等领域的研究和应用，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：适用于人口统计学，社会学，历史学等领域的研究，如分析不同社会阶层乘客的生存概率差异，探讨影响生存的关键因素。
行业应用：可以为保险行业，灾难救援等领域提供数据支持，特别是在风险评估，救援策略制定等方面。
决策支持：支持对灾难事件中生存因素的分析和预测，帮助制定更有效的应急预案和风险管理策略。
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数据分析，特征工程和模型构建等技术。
此数据集特别适合用于探索影响生存的各种因素，帮助用户实现对生存概率的预测，优化决策，提高预测精度。
