泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-frankzijieguo
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，乘客信息，灾难事件
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，主要为不同国籍和地区的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如姓名，性别，年龄，社会阶层（舱位等级），票价，船舱号，家庭成员数量等，以及乘客是否幸存的信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Kaggle，是泰坦尼克号乘客的公开资料，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于数据分析，机器学习和生存分析等领域，特别是在预测乘客生存，探索影响生存的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，社会学研究以及灾难事件分析，如探索不同因素对生存率的影响，分析乘客的社会阶层与生存的关系等。
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，灾难应对等方面。
决策支持：支持对灾难事件的分析和理解，帮助制定更好的应急预案和资源分配策略。
教育和培训：作为数据分析，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，预测模型以及生存分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，帮助用户实现生存预测，风险评估等目标，为历史研究和数据科学应用提供数据支持。
