泰坦尼克号乘客生存预测数据集-yasirmehmood2
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4月15日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，船票信息（票价，舱位等级），登船港口，家庭成员数量等，以及乘客是否生存的标签。
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Kaggle平台，是泰坦尼克号乘客数据的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于生存分析，分类预测，机器学习等领域的研究和应用，特别是在预测乘客生存概率，分析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：适用于灾难事件中的生存分析，社会学研究，以及对影响生存的因素进行探索，如性别，年龄，舱位等级等。
行业应用：可以为保险行业，风险评估等领域提供数据支持，特别是在灾难风险评估，生存概率预测等方面。
决策支持：支持对灾难事件中不同人群的生存情况进行分析，帮助制定更有效的应急预案和救援策略。
教育和培训：作为数据科学，机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解数据分析，特征工程，模型构建等技术。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，帮助用户实现对生存概率的预测，为灾难事件的分析和应对提供数据支持。
