泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-amildo
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：数据记录的时间集中在1912年泰坦尼克号沉没事件发生时。
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，社会阶层（船舱等级），票价，是否有家人同行，是否获救等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle，是经典的数据集，用于机器学习和数据分析的练习。
该数据集适合用于生存分析，分类预测和数据探索性分析等领域的研究和应用，尤其在探索影响乘客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：适用于探索影响乘客生存的因素，如年龄，性别，社会阶层等，以及评估不同预测模型的性能。
行业应用：可以为灾难事件的风险评估和应急管理提供数据支持，特别是在评估疏散策略和优化救援措施方面。
决策支持：支持对灾难事件中人员生存概率的预测，帮助制定更有效的救援方案。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析，模型构建和评估方法。
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，并理解不同因素之间的关系，为灾难事件的风险评估和应急管理提供数据支持。
