泰坦尼克号乘客生存预测数据集-tolstoyivan
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，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，主要来自英国和其他国家。
数据维度：数据集包括乘客的姓名，性别，年龄，社会阶级（船舱等级），票价，登船港口，家庭成员数量等信息，以及乘客是否幸存的标签。
数据格式：数据通常以CSV格式提供，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于各种公开来源，包括泰坦尼克号乘客名单，历史资料等，并已进行数据清洗和整理。
该数据集适合用于数据分析，机器学习和生存分析等领域，特别是在预测乘客生存，探索影响生存的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，社会学研究以及历史事件分析，如研究不同社会阶级乘客的生存概率，年龄与生存的关系等。
行业应用：可以为灾难事件管理，风险评估等领域提供数据支持，特别是在预测灾难中的人员生存概率方面。
决策支持：支持灾难救援，安全措施优化等方面的决策制定。
教育和培训：作为数据分析，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方法和生存分析技术。
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，为灾难事件研究和管理提供数据支持。
