泰坦尼克号乘客生存预测数据集-thelopen
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，灾难事件，历史
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发生前后。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的姓名，性别，年龄，船票价格，船舱等级，登船港口，家庭成员数量等特征，以及乘客是否生还的标签。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Kaggle，基于泰坦尼克号乘客的真实记录整理而成，已进行必要的清洗和预处理。
该数据集适合用于生存预测，数据分析，机器学习模型训练等领域的研究和应用，特别是在探索影响生存的关键因素方面具有重要价值。
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：适用于历史事件分析，生存预测，社会学研究等，如分析影响乘客生存的关键因素，探索不同社会阶层在灾难中的表现等。
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，救援策略制定等方面。
决策支持：支持数据驱动的生存预测和风险评估，帮助相关机构制定更有效的应急预案。
教育和培训：作为数据科学，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，特征工程和模型构建。
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，理解灾难事件中的复杂关系，并为相关领域的决策提供数据支持。
