泰坦尼克号乘客数据清洗与预测数据集-mohameddateff
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号，乘客数据，数据清洗，预测，机器学习，生存分析，灾难事件，统计分析
数据概述： 该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，旨在用于数据清洗和生存预测分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为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，包括不同国籍，舱位等级等。
数据维度：数据集包括乘客的姓名，年龄，性别，社会阶层，票价，登船港口，是否获救等关键信息。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据清洗，分析和建模。
来源信息：数据来源于泰坦尼克号乘客名单，并已进行初步的数据整理，但可能存在缺失值和需要清洗的异常值。
该数据集适合用于数据清洗，探索性数据分析，生存分析，机器学习建模等领域，特别是在研究灾难事件中的生存概率预测和影响因素分析方面具有重要价值。
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，灾难事件研究，社会学研究等，如分析不同因素对生存率的影响，探讨社会阶层与生存的关系等。
行业应用：可以为保险行业，应急管理部门提供数据参考，用于风险评估，灾难应对策略制定等。
决策支持：支持对灾难事件中生存概率的预测，辅助决策制定，优化应急救援策略。
教育和培训：作为数据科学，统计学和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清洗，特征工程，模型构建等技术。
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，影响因素分析等目标，为灾难事件的分析和应对提供数据支持。
