泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-ryugorocks
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，生存分析，预测模型
数据概述： 该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，用于构建预测乘客生存的模型。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所有乘客。
数据维度：数据集包括乘客的姓名，性别，年龄，船票等级，票价，船舱号，登船港口以及是否幸存等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的泰坦尼克号乘客名单，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于机器学习，数据分析及社会学研究，特别是在生存预测，风险评估和人口统计分析等领域具有重要价值。
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：适用于灾难事件的生存分析，社会学研究和人口统计分析，如分析影响乘客生存的关键因素。
行业应用：可以为保险行业，灾难救援等领域提供数据支持，特别是在风险评估和生存概率预测方面。
决策支持：支持灾难事件的应急预案制定，资源分配和救援策略优化。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及社会学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析，模型构建和风险评估技术。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，帮助用户实现生存概率预测，风险评估和决策支持等目标，促进灾难事件的数据分析和应急管理。
