泰坦尼克号乘客生存预测数据集-kevinsmith94624
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，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： 数据集包括乘客的姓名，性别，年龄，社会经济地位（船舱等级），票价，家庭成员数量等特征，以及乘客是否幸存的标签。
数据格式： 数据通常以CSV或Excel格式提供，便于分析和处理。
来源信息： 数据来源于公开的历史记录和研究，并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，社会经济影响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： 适用于生存预测，社会学研究，历史事件分析等学术研究，如分析不同社会阶层和群体的生存概率。
行业应用： 可以为保险行业，灾难管理等领域提供数据支持，特别是在风险评估和应急预案制定方面。
决策支持： 支持对灾难事件的深入理解，帮助制定更有效的救援措施和安全规范。
教育和培训： 作为数据科学，统计学和历史学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析和预测建模。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，帮助用户实现乘客生存情况的预测，为历史研究和数据分析提供有价值的参考。
