泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-gauravdahiya
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年泰坦尼克号沉没事件发生时。
地理范围： 数据涵盖了泰坦尼克号上的所有乘客，主要记录了乘客的个人信息和生存状态。
数据维度： 数据集包括乘客的姓名，性别，年龄，船票等级，票价，登船港口，家庭成员数量等信息，以及乘客是否幸存的标签。
数据格式： 数据提供为CSV格式，方便进行数据分析和建模。
来源信息： 数据来源于Kaggle竞赛，是关于泰坦尼克号乘客数据的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于数据分析，机器学习和生存分析等领域，特别是在预测建模，特征工程和数据可视化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： 适用于灾难事件分析，人口统计学研究和生存分析，如分析不同乘客群体的生存概率，影响生存的关键因素等。
行业应用： 可以为保险行业，风险评估等领域提供数据支持，特别是在预测风险，制定保险策略等方面。
决策支持： 支持对灾难事件的风险评估和应对策略的制定，帮助相关组织提升应对能力。
教育和培训： 作为数据科学，机器学习及统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析，模型构建和预测方法。
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模型的构建和优化，提升预测准确性，为灾难事件的风险评估和应对提供数据支持。
