泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-nesihemidli
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号，生存预测，机器学习，数据分析，生存分析，灾难事件，乘客信息，Python
数据概述： 该数据集包含了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：数据记录了泰坦尼克号沉船事件发生时的乘客信息。
地理范围：数据主要涉及泰坦尼克号上的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的姓名，年龄，性别，社会阶层，船舱号，票价，家庭成员数量，是否获救等信息。
数据格式：数据通常以CSV格式提供，便于分析和处理。
来源信息：数据来源于泰坦尼克号乘客名单的公开记录，并已进行清洗和整理。
该数据集适合用于数据分析，机器学习和生存分析等领域的研究和应用，特别是在预测乘客生存概率，分析影响生存的关键因素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，社会学研究等学术研究，如分析不同社会阶层乘客的生存概率差异等。
行业应用：可以为保险行业，灾难应对等领域提供数据支持，特别是在风险评估，应急预案制定等方面。
决策支持：支持对灾难事件中生存因素的分析，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数据分析，特征工程，模型构建等技术。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，帮助用户实现生存概率预测，风险评估等目标，为社会学研究和灾难应对提供数据支持。
