泰坦尼克号乘客生存预测数据集-bala34
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，灾难事件，人口统计，社会学
数据概述： 该数据集包含了泰坦尼克号乘客的详细信息，主要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。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的所有乘客。
数据维度：数据集包括乘客的姓名，性别，年龄，社会经济地位（舱位等级，票价），家庭成员数量，船舱号等信息，以及乘客是否幸存的标签。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，基于真实的泰坦尼克号乘客名单，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于机器学习，数据分析，统计学等领域，特别是在生存预测，模式识别，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：适用于灾难事件中的生存分析，社会学研究，如影响生存的关键因素分析，社会阶层与生存概率的关系研究等。
行业应用：可以为保险行业，应急管理部门提供数据支持，用于风险评估和灾难应对策略的制定。
决策支持：支持对灾难事件中生存因素的理解和预测，帮助相关领域制定更好的应对策略。
教育和培训：作为数据科学，统计学及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分析，模型构建等技术。
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，风险评估等目标，为灾难事件分析和社会学研究提供数据支持。
