泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-umutkural
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，生存分析
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的信息，旨在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信息，涉及不同国籍和居住地。
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，登船港口等信息，以及他们是否在事故中幸存的标签。
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，是用于泰坦尼克号生存预测竞赛的数据集，已进行初步清洗。
该数据集适合用于数据分析，机器学习，生存分析等领域，特别是在预测分类，特征重要性分析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，历史事件分析等学术研究，如分析不同乘客群体的生存概率，影响生存的关键因素等。
行业应用：可以为保险行业，灾难应对等领域提供数据支持，特别是在风险评估，应急预案等方面。
决策支持：支持灾难事件的风险评估和决策制定，帮助相关机构制定更有效的应对措施。
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，模型构建和预测等技术。
此数据集特别适合用于探索乘客生存的规律与影响因素，帮助用户实现生存预测，风险评估等目标，为历史研究和数据分析提供支持。
