泰坦尼克号乘客生存预测数据集-rohitssingh
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： 该数据集包含了泰坦尼克号乘客的详细信息，以及他们是否在海难中幸存的记录。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：数据主要涵盖泰坦尼克号上的乘客，包括不同国籍和出发地的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的姓名，性别，年龄，社会经济地位（舱位等级，票价），家庭成员数量，登船港口等信息，以及他们是否幸存的标签。
数据格式：数据通常以CSV格式提供，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名单，已进行清洗和整理。
该数据集适合用于数据分析，机器学习，生存分析等领域，尤其适用于探索影响乘客生存的因素。
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：适用于探索影响乘客生存的关键因素，例如年龄，性别，社会经济地位等，以及不同变量之间的相关性分析。
行业应用：可以用于灾难事件的风险评估，应急管理和救援策略优化，例如预测不同人群在类似灾难中的生存概率。
决策支持：支持制定更有效的疏散计划和救援策略，帮助提高在灾难中的生存率。
教育和培训：作为数据科学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解数据分析，特征工程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索在灾难事件中影响生存的关键因素，帮助用户实现对生存概率的预测，优化救援策略，并深入理解数据分析和机器学习的应用。
