泰坦尼克号乘客生存预测数据集-soniaanchal
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，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了泰坦尼克号沉船事件的相关信息，发生于1912年。
地理范围：数据主要涵盖了泰坦尼克号上的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的生存状态（是否获救），乘客等级，姓名，性别，年龄，兄弟姐妹/配偶的数量，父母/子女的数量，船票价格，船票号码，登船港口等。
数据格式：数据通常以CSV或类似表格形式提供，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，通常由历史记录，乘客档案等资料整理而来，并已进行标准化处理。
该数据集适合用于数据分析，机器学习和统计建模，尤其是在生存预测，风险评估等研究中具有重要价值。
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：适用于灾难事件中的生存分析，社会学研究，如研究不同社会阶层在灾难中的生存差异。
行业应用：可以为保险行业，风险评估等领域提供数据支持，特别是在风险预测，灾难应对方面。
决策支持：支持对灾难事件中生存因素的分析，帮助制定更有效的救援策略。
教育和培训：作为数据科学，统计学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解数据分析，预测建模等技术。
此数据集特别适合用于探索乘客生存与多种因素之间的关系，帮助用户实现生存概率预测，风险评估等目标，促进数据分析技术在历史事件研究中的应用。
