泰坦尼克号乘客生存数据集TitanicKaggleCompetitionDataset-heteodete
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析，数据集，机器学习，乘客数据，统计分析，航运事故，决策树，逻辑回归
数据概述： 该数据集来自Kaggle上的泰坦尼克号生存预测竞赛，记录了泰坦尼克号沉船事件中乘客的生存信息及相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年泰坦尼克号航行期间。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的全球乘客，包括不同国家和地区的乘客信息。
数据维度：数据集包括乘客的生存状态（是否存活），船票等级，姓名，性别，年龄，同乘家庭成员数量，船票价格，登船港口等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于生存分析，机器学习建模及统计分析等领域，特别是在预测乘客生存概率，特征重要性分析等技术任务中具有重要价值。
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，社会经济学因素对生存概率影响等学术研究，如乘客特征与生存率的关系分析，历史事件数据分析等。
行业应用：可以为航运安全，保险行业等提供数据支持，特别是在风险评估，安全措施制定等方面。
决策支持：支持航运安全策略的制定和优化，帮助相关方制定更科学的应急预案和乘客管理策略。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及统计分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解分类算法，特征工程及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存概率的关联性，帮助用户实现生存预测模型的构建与优化，为航运安全和社会经济学研究提供数据支持。
