泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-poorya65
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号，乘客生存，数据集，分类分析，机器学习，数据建模，历史研究，数据分析
数据概述：该数据集来源于泰坦尼克号沉没事件的历史记录，详细记录了乘客的基本信息及其生存状况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为从欧洲出发前往北美的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的姓名，性别，年龄，客舱等级，登船港口，家庭成员数量，票价，客舱编号，登船港口等信息。
数据格式：数据提供为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的历史记录和相关资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于机器学习，数据建模和历史研究等领域，特别是在乘客生存预测，分类分析等任务中具有重要应用价值。
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：适用于历史研究，社会学研究以及乘客生存预测等学术研究，如分析不同社会阶层的生存情况，家庭成员数量对生存率的影响等。
行业应用：可以为旅游业，交通运输业等提供数据支持，特别是在乘客安全和风险管理方面。
决策支持：支持乘客安全评估和风险管理策略优化。
教育和培训：作为数据分析和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和数据建模方法。
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趋势，帮助用户实现乘客生存预测，分类分析等目标，为历史研究和安全管理提供数据支持。
