泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicSurvivorPredictionDataset-shashankarao96207
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，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，主要涉及不同社会阶层，年龄，性别，船舱等级等。
数据维度：数据集包括乘客的生存情况（是否幸存），乘客ID，姓名，性别，年龄，船舱等级，船票价格，登船港口等多个维度的数据。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于泰坦尼克号乘客名单和相关历史资料，已进行清洗和整理。
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，特别是在预测模型构建，影响因素分析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：适用于社会学，历史学，数据科学等领域的学术研究，如分析不同社会阶层乘客的生存概率，探索影响生存的关键因素等。
行业应用：可以为保险行业，风险管理等领域提供数据支持，特别是在风险评估，灾难应对等方面。
决策支持：支持对灾难事件的分析和预测，帮助优化应急响应和资源分配策略。
教育和培训：作为数据分析，机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解生存分析，特征工程等技术。
此数据集特别适合用于探索泰坦尼克号乘客的生存规律，帮助用户实现生存预测模型构建，关键因素分析等目标，为灾难事件研究和风险管理提供数据支持。
