泰坦尼克号乘客生存数据集TitanicDataset1-PassengerSurvivalDataset-usamaansari688
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析，数据集，机器学习，分类预测，历史事件，统计分析，乘客数据，时间序列
数据概述： 该数据集记录了1912年泰坦尼克号沉船事件中乘客的生存情况及相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年4月。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的全球乘客，包括不同国籍和社会背景。
数据维度：数据集包括乘客的生存状态，船舱等级，年龄，性别，登船港口，同行家属数量等变量。数据还包含了部分缺失值，已进行标准化处理。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于泰坦尼克号历史记录和公开资料，已进行清洗和整理。
该数据集适合用于生存分析，分类预测及机器学习建模等领域，特别是在乘客生存影响因素分析，机器学习算法验证等方面具有重要应用价值。
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：适用于历史事件分析，生存概率建模等学术研究，如乘客生存影响因素分析，社会阶层与生存率关系研究等。
行业应用：可以为保险行业，旅游安全等领域提供数据支持，特别是在风险评估，安全策略制定等方面。
决策支持：支持历史事件研究的数据驱动分析，帮助研究者理解特定历史事件的规律与影响。
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分类预测，特征工程等分析方法。
此数据集特别适合用于探索泰坦尼克号乘客生存的规律与影响因素，帮助用户实现准确的生存预测和影响因素分析，为历史事件研究和机器学习建模提供数据支持。
