泰坦尼克号乘客生存预测数据集-michaelvuolo
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，生存分析
数据概述： 该数据集包含来自泰坦尼克号沉船事件的乘客信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年泰坦尼克号沉船事件发生前后。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，涉及不同国家和地区。
数据维度：数据集包括乘客的姓名，性别，年龄，社会阶级，船票价格，登船港口等个人信息，以及是否幸存的标签。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于泰坦尼克号乘客名单，并已进行数据整理和清洗。
该数据集适合用于生存预测，数据分析，机器学习等领域的研究和应用，特别是在灾难事件中生存因素分析，乘客特征对生存概率的影响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：适用于灾难事件中生存因素分析，社会学研究，如探讨不同社会阶层，年龄，性别等因素对生存的影响。
行业应用：可以为保险公司，灾难救援机构等提供数据支持，特别是在风险评估，救援资源分配等方面。
决策支持：支持灾难事件应对策略的制定，帮助了解哪些人群更容易受到灾难的影响。
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，预测模型等技术。
此数据集特别适合用于探索泰坦尼克号乘客的生存规律，帮助用户实现生存预测，分析不同因素对生存概率的影响，为灾难应对和风险管理提供数据支持。
