泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-himanitewatia
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： 该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，旨在用于预测乘客在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件中的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的所有乘客。
数据维度：数据集包括乘客的姓名，性别，年龄，社会阶层（船舱等级），票价，家庭成员数量，登船港口等信息，以及乘客是否幸存的标签。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的历史记录和研究资料，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于生存分析，数据挖掘，机器学习等领域的研究和应用，特别是在预测乘客生存率，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：适用于灾难事件中的生存分析，社会学研究，以及影响生存因素的探索，如不同社会阶层，年龄，性别对生存的影响。
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，帮助制定更有效的救援和安全策略。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及历史学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析，生存分析等技术，以及历史事件的社会影响。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，帮助用户实现对生存情况的预测，分析不同变量对生存率的影响，为灾难应对和风险管理提供数据支持。
