泰坦尼克号乘客生存预测数据集-shrutakeertidatta
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，旨在用于预测乘客在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，主要涉及英国和欧洲地区。
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），家庭成员信息等，以及最终的生存状态（是否生还）。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于机器学习，数据分析和生存分析等领域，特别是在预测乘客生存概率，探索影响生存的关键因素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：适用于生存分析，社会学研究，历史事件分析等，如分析不同乘客群体的生存差异，探索影响生存的关键因素。
行业应用：可以为保险行业，灾难救援等领域提供数据支持，特别是在风险评估和救援策略制定方面。
决策支持：支持对灾难事件的风险评估，帮助制定更有效的应急预案和救援措施。
教育和培训：作为机器学习，数据分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析方法和生存预测技术。
此数据集特别适合用于探索影响泰坦尼克号乘客生存的关键因素，帮助用户实现对生存概率的预测，为灾难事件的风险评估和救援策略制定提供数据支持。
