泰坦尼克号乘客生存预测数据集-adamsp
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，乘客信息，灾难事件，统计分析
数据概述： 该数据集包含了泰坦尼克号乘客的详细信息，以及他们在沉船事件中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间主要集中在1912年泰坦尼克号沉没事件期间。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，主要为来自不同国家和地区的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的生存状态（是否存活），乘客等级，姓名，性别，年龄，兄弟姐妹/配偶数量，父母/子女数量，船票价格，船舱号，登船港口等信息。
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Kaggle平台上的泰坦尼克号生存预测项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于数据分析，机器学习和统计建模等领域，特别是在生存预测，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：适用于探索影响乘客生存的因素，如性别，年龄，社会等级等，进行生存预测模型的构建和评估。
行业应用：可以为灾难事件中的救援策略，风险评估等提供数据支持，特别是在灾难发生时的生存概率预测方面。
决策支持：支持灾难应对和资源分配决策，帮助提高救援效率和生存率。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和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，模型构建和评估方法。
此数据集特别适合用于探索影响人类在灾难中生存的关键因素，帮助用户实现对生存概率的预测，从而为灾难应对和风险管理提供数据支持。
