泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-shaikmohdmustaqim
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，人口统计，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，旨在用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为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乘客，主要为来自不同国家和地区的乘客信息。
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，家庭成员数量等信息，以及乘客是否生存的标签。
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等公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于数据分析，机器学习及生存分析等领域，特别是在预测乘客生存，探索生存影响因素等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，社会学研究以及灾难事件分析等学术研究，如不同因素对生存率的影响，乘客生存模式分析等。
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，客户画像等方面。
决策支持：支持灾难事件的风险评估，救援策略制定及相关政策优化。
教育和培训：作为数据科学，机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析，模型构建及生存分析方法。
此数据集特别适合用于探索乘客生存的影响因素，帮助用户实现生存预测，风险评估等目标，为灾难事件研究和数据分析提供数据支持。
