泰坦尼克号乘客生存预测数据集-amojas00
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号，乘客生存，预测，机器学习，数据分析，生存分析，社会学，历史
数据概述： 该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，用于分析乘客的生存情况。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信息，包括来自世界各地的乘客。
数据维度： 数据集包括乘客的姓名，性别，年龄，社会阶级，船票价格，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处理。
来源信息： 数据来源于泰坦尼克号的官方记录和相关研究，已进行标准化和清洗。
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，特别是在预测乘客生存，探索生存影响因素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，统计学等研究，如分析不同乘客群体的生存率差异，探究影响生存的关键因素等。
行业应用： 可以为保险行业，旅游行业等提供数据支持，特别是在风险评估和客户画像方面。
决策支持： 支持灾难救援，安全管理等领域的决策制定，帮助优化救援策略和提高生存几率。
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数据分析方法和生存分析技术。
此数据集特别适合用于探索泰坦尼克号乘客生存的规律与影响因素，帮助用户实现生存预测，风险评估等目标，为历史研究和数据分析提供重要参考。
