泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-shubhambhardwaj18
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号，乘客，生存预测，机器学习，数据分析，生存分析，灾难，历史
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，主要集中在英国和欧洲。
数据维度： 数据集包括乘客的姓名，年龄，性别，社会阶层，船舱号，票价，家庭成员数量等信息，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处理。
来源信息： 数据来源于泰坦尼克号乘客的公开资料，已进行数据清洗和整理。
该数据集适合用于生存分析，机器学习和数据挖掘等领域的研究，尤其在预测乘客生存率，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： 适用于社会学，历史学，数据科学等领域的学术研究，如探究不同社会阶层乘客的生存差异，分析影响生存的关键因素等。
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，人员疏散策略制定等方面。
决策支持： 支持对灾难事件的分析和预测，帮助决策者制定更有效的应急措施和资源分配方案。
教育和培训： 作为数据科学，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，模型构建和评估方法。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的因素，帮助用户实现生存预测，并为历史研究和灾难应对提供数据支持。
