泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-kryusufkaya
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，人口统计，灾难事件，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，主要为英国，欧洲及北美地区的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的姓名，性别，年龄，社会阶级，船舱号，票价，家庭成员数量等信息，以及最终的生存状态。
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名单，已进行数据清洗和整理。
该数据集适合用于数据分析，机器学习，生存分析等领域，特别是在预测乘客生存，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：适用于生存分析，社会学研究，如探索不同社会阶层，年龄，性别等因素对生存的影响。
行业应用：可以为灾难应对，风险评估等领域提供数据支持，特别是在预测灾难中人员生存概率方面。
决策支持：支持灾难救援，人员疏散策略的制定，以及灾难风险评估模型的构建。
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，模型构建等方法。
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，风险评估等目标，为灾难应对和数据分析提供支持。
