泰坦尼克号乘客生存预测数据集DACON泰坦尼克号生存预测数据集-edutechalexlee
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，生存分析，Kaggle
数据概述： 该数据集由 Dacon 平台提供，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，旨在预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了泰坦尼克号沉船事件发生时的乘客信息，时间为1912年。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，主要涉及英国南安普顿出发，目的地为美国纽约的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的姓名，性别，年龄，船票信息，舱位等级，票价，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，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于 Kaggle 平台上的泰坦尼克号数据集，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于数据科学，机器学习，生存分析等领域的研究和应用，特别是在预测分类，特征工程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，风险评估，社会学研究等，如探索不同特征对生存率的影响，分析灾难事件中的生存模式等。
行业应用：可以为保险行业，灾难管理等领域提供数据支持，特别是在风险评估，灾难应对策略等方面。
决策支持：支持决策者了解影响生存的关键因素，制定更有针对性的安全措施。
教育和培训：作为数据科学，机器学习课程的辅助材料，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。
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，风险评估等目标，促进数据分析和机器学习技术的应用。
