泰坦尼克号乘客生存预测数据集-kavehnasirilari
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，灾难事件，乘客信息，统计学
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的生存情况。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，主要为乘客的个人信息和生存情况。
数据维度：数据集包括乘客的姓名，性别，年龄，船票信息，舱位等级，家庭成员数量，登船港口，以及是否幸存等变量。
数据格式：数据通常以CSV或Excel格式提供，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于泰坦尼克号乘客名单的公开资料，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于生存预测，数据分析和机器学习等领域的研究和应用，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：适用于历史事件研究，灾难事件分析以及生存概率预测等学术研究，如探索不同因素对生存的影响，评估救生艇分配策略等。
行业应用：可以为保险行业，风险管理等领域提供数据支持，特别是在风险评估和灾难应对方面。
决策支持：支持灾难事件中的应急响应策略制定，帮助优化救援资源分配。
教育和培训：作为数据分析，机器学习及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方法和模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的因素，帮助用户实现生存预测，风险评估等目标，为历史研究和灾难应对提供数据支持。
