泰坦尼克号乘客生存预测数据集NMSTTitanicDataset-mikemollel
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，历史事件，乘客信息，灾难
数据概述： 该数据集包含来自 Zindi 平台的泰坦尼克号乘客数据，用于预测乘客在泰坦尼克号沉船事件中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了泰坦尼克号沉船事件发生时的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，包括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，社会经济舱位，票价，船舱号，登船港口等信息，以及乘客是否幸存的标签。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于Zindi竞赛平台，是关于泰坦尼克号乘客的公开数据集，已进行一定的数据清洗和预处理。
该数据集适合用于机器学习，数据分析，生存分析等领域的研究和应用，特别是在预测性建模，特征工程等技术任务中具有重要价值。
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：适用于生存分析，社会学研究以及历史事件分析等学术研究，如探讨不同因素对乘客生存的影响，乘客的社会阶层与生存率的关系等。
行业应用：可以为保险行业，风险评估等领域提供数据支持，特别是在风险预测，客户细分等方面。
决策支持：支持对影响生存的因素进行深入分析，帮助相关领域制定更有效的救援策略和风险管理措施。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及历史学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析方法，生存预测技术以及历史事件的影响因素。
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，风险评估等目标，为历史研究和灾难应对提供数据支持。
