泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-abhishekcse
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，乘客信息，生存分析
数据概述： 该数据集包含泰坦尼克号乘客的相关信息，旨在预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间主要集中在1912年泰坦尼克号沉没事件前后。
地理范围：数据主要涉及泰坦尼克号上的乘客，包括来自不同国家和地区的乘客。
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，家庭成员数量等特征，以及乘客是否幸存的标签。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行清洗和整理。
该数据集适合用于机器学习，数据挖掘和生存分析等领域的研究和应用，特别是在预测乘客生存，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，风险评估等研究，如探索不同特征对生存概率的影响，分析影响生存的关键因素。
行业应用：可以为灾难应对，风险管理等领域提供数据支持，特别是在预测灾难中人员的生存概率方面。
决策支持：支持在灾难发生时的风险评估和救援策略制定。
教育和培训：作为机器学习，数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析和预测建模。
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，为灾难应对和风险管理提供数据支持。
