泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-kkdtanalysis
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，生存分析，灾难事件，乘客信息
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，旨在用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，包括不同国籍和背景的人群。
数据维度：数据集包括乘客的姓名，性别，年龄，船票等级，票价，船舱号，是否获救等关键信息。此外，还包括家庭成员数量等相关特征。
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：数据来源于泰坦尼克号乘客名单的公开资料，并已进行清洗和整理。
该数据集适合用于数据分析，机器学习入门，生存分析等领域的研究和应用，特别是在预测乘客生存概率，探索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：适用于生存分析，社会学研究以及历史事件分析等学术研究，如探索不同社会阶层，年龄段乘客的生存差异等。
行业应用：可以为保险行业，灾难救援等领域提供数据支持，特别是在风险评估，救援策略制定等方面。
决策支持：支持风险评估，生存预测模型建立，帮助相关领域制定更好的决策。
教育和培训：作为数据科学，机器学习课程的入门材料，帮助学生和研究人员理解数据分析，特征工程和模型构建等基本概念。
此数据集特别适合用于探索影响泰坦尼克号乘客生存的因素，帮助用户实现生存预测，风险评估等目标，为数据分析和机器学习实践提供一个很好的起点。
