泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicSurvivalPredictionDataset-jaysurender
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，人口统计
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的相关信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间点为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，包括不同国籍和居住地。
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，家庭成员数量，登船港口等个人信息，以及是否生存的标签。
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Kaggle竞赛，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于生存分析，数据挖掘，机器学习等领域，特别是在探索影响生存的关键因素，构建预测模型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，以及探讨影响个体在灾难中生存的关键因素。
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，应急预案制定等方面。
决策支持：支持对灾难事件中生存概率的预测和影响因素分析，辅助决策制定。
教育和培训：作为数据科学，统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解生存分析和数据建模技术。
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，帮助用户实现生存概率预测，为灾难事件中的个体生存分析提供数据支持。
