泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-sangeeth29
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： 该数据集包含了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，主要为来自世界各地的乘客。
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，登船港口等信息，以及乘客是否幸存的标签。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据分析和建模。
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，特别是在预测生存概率，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，灾难事件研究等学术研究，如探索影响生存的关键因素，不同社会群体的生存差异等。
行业应用：可以为保险行业，风险评估等领域提供数据支持，特别是在风险预测和人群分析方面。
决策支持：支持灾难事件应对，救援策略优化等决策制定。
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，预测建模等技术。
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，帮助用户实现生存预测，风险评估等目标，为灾难事件研究和数据分析提供支持。
