泰坦尼克号乘客生存预测数据集-joselitochavez
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，历史，人口统计
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：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据覆盖了泰坦尼克号上的乘客信息，包括不同国籍和舱位的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的姓名，性别，年龄，船票价格，客舱等级，家庭成员数量等多个维度的数据。
数据格式：数据通常以CSV格式提供，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的历史资料和研究，已进行数据清洗和整理。
该数据集适合用于机器学习，数据分析，生存分析等领域的研究，特别是在探索影响生存的关键因素，构建预测模型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：适用于生存分析，社会学研究，历史事件分析等学术研究，如探究不同因素对生存率的影响，分析乘客之间的关系等。
行业应用：可以为保险行业，灾难救援等领域提供数据支持，特别是在风险评估，生存预测等方面。
决策支持：支持基于数据的决策制定，例如在灾难应对，风险管理等方面的策略优化。
教育和培训：作为数据科学，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方法和预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，帮助用户构建预测模型，提高预测准确性，为灾难应对和风险管理提供数据支持。
