泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicDatasetforLogisticRegression-chahatbansal55
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，逻辑回归，机器学习，数据分析，灾难事件，乘客信息
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信息，主要是大西洋海域。
数据维度：数据集包括乘客的姓名，年龄，性别，社会经济地位（舱位等级，票价），家庭成员数量等信息，以及最终的生存结果（是否存活）。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于泰坦尼克号乘客的官方记录，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于数据分析，机器学习和逻辑回归等领域，特别是在生存预测，风险评估等技术任务中具有重要价值。
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，社会经济学研究以及灾难事件中的风险评估等学术研究，如分析不同因素对生存率的影响。
行业应用：可以为保险行业，风险管理部门提供数据支持，特别是在风险评估和客户画像方面。
决策支持：支持在灾难事件中进行风险评估和应急管理，帮助制定更有效的救援策略。
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逻辑回归，数据预处理等技术。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的因素，帮助用户实现生存预测，优化风险评估和决策，为灾难事件的应对提供数据支持。
