泰坦尼克号乘客生存预测数据集-meenupatel
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，逻辑回归，数据分析，生存分析，灾难事件
数据概述： 该数据集包含了泰坦尼克号乘客的详细信息，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：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为不同国籍和地区的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如姓名，性别，年龄，社会阶层（船舱等级），票价，家庭成员数量等，以及是否幸存的信息。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于机器学习，数据分析和统计学等领域，特别是在生存预测，数据可视化和特征工程方面具有重要价值。
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，社会学研究以及历史事件分析等学术研究，如影响乘客生存的关键因素分析。
行业应用：可以为保险行业，灾难应对等领域提供数据支持，特别是在风险评估和灾难预警方面。
决策支持：支持对影响生存率的因素进行分析，帮助理解灾难事件中的关键决策。
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，模型构建和评估等技术。
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模型的构建，为灾难事件分析和风险管理提供数据支持。
