泰坦尼克号乘客生存预测数据集-nathanmenon
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号，乘客，生存预测，数据集，机器学习，数据分析，统计学，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，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：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，主要涉及大西洋海域。
数据维度：数据集包括乘客的性别，年龄，船票等级，票价，登船港口，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：数据来源于公开的泰坦尼克号乘客信息，已进行预处理，包括缺失值处理和特征工程。
该数据集适合用于数据分析，机器学习，统计学等领域，特别是在生存预测，特征重要性分析等任务中具有重要价值。
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，风险评估等学术研究，如探究不同特征对生存率的影响，分析影响生存的关键因素。
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生存预测方面。
决策支持：支持灾难事件中的人员疏散策略优化，风险管理决策。
教育和培训：作为数据分析，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，模型构建和评估。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，帮助用户实现生存预测，风险评估等目标，为灾难事件中的决策提供数据支持。
