泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-luepoe
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号，生存预测，机器学习，数据集，数据分析，灾难事件，人口统计，生存分析
数据概述： 该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，旨在预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年4月，泰坦尼克号沉没事件发生时。
地理范围：数据涵盖了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：数据集包括乘客的性别，年龄，社会阶级，票价，船舱号等特征，以及乘客是否幸存的标签。
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。
该数据集适合用于数据分析，机器学习和生存分析等领域的研究和应用，尤其在预测模型构建，特征重要性分析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，社会学研究以及灾难事件分析等学术研究，如探讨不同社会阶层乘客的生存概率差异。
行业应用：可以为保险公司，风险评估机构提供数据支持，特别是在风险预测，客户细分等方面。
决策支持：支持灾难应急管理和救援策略的优化，为类似事件的预防和应对提供数据参考。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解分类预测，特征工程等技术。
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模型的构建和优化，为灾难事件分析和风险管理提供数据支持。
