泰坦尼克号乘客生存预测数据集-shreyshah181036
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，乘客信息，灾难事件，历史数据
数据概述：
该数据集包含了泰坦尼克号乘客的详细信息，主要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，船票等级，票价，船舱号，家庭成员数量等信息，以及最终是否生还的标签。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的历史资料，经过整理和清洗，用于机器学习和数据分析。
该数据集适合用于生存预测，数据分析和机器学习等领域的研究和应用，特别是在灾难事件中的生存概率分析中具有重要价值。
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：适用于生存预测，社会学分析，历史研究等学术研究，如探讨不同因素对生存概率的影响。
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，救援策略制定等方面。
决策支持：支持对灾难事件中的生存概率进行分析，帮助决策者制定更有效的应对策略。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及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方法。
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，风险评估等目标，为灾难应对和历史研究提供数据支持。
