泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-kaushalchoudhary
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： 该数据集包含了泰坦尼克号乘客的详细信息，旨在用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年4月，即泰坦尼克号沉没事件发生的时间。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的姓名，性别，年龄，社会阶层，船舱号，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：数据提供为CSV格式，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于泰坦尼克号乘客的官方记录和相关研究，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于数据分析，机器学习模型训练，特别是生存预测，分类和特征重要性分析等任务。
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，灾难事件研究，社会学研究，例如分析不同社会阶层，性别和年龄的乘客的生存率差异。
行业应用：可以为保险行业，风险评估等领域提供数据支持，例如预测不同人群在灾难事件中的生存概率。
决策支持：支持在灾难应对，救援策略制定方面的决策，例如优先救援特定人群。
教育和培训：作为数据科学，机器学习，统计学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析和预测模型。
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，为灾难应对和社会学研究提供数据支持。
