泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-aa300399
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测，数据集，机器学习，统计分析，历史研究，数据挖掘，乘客分析，灾难研究
数据概述： 该数据集包含来自泰坦尼克号沉船事件的数据，记录了乘客的基本信息和生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年泰坦尼克号沉船事件发生时。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的全球乘客，主要来自不同国家和社会阶层。
数据维度：数据集包括乘客的姓名，年龄，性别，船舱等级，票价，登船港口，家庭成员数量等变量，以及生存状态（是否存活）。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于泰坦尼克号的历史记录和公开资料，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于生存预测，统计分析及机器学习等领域的研究和应用，特别是在分类模型训练，特征工程及历史数据分析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：适用于历史研究，生存分析及社会阶层对生存率影响等学术研究，如乘客生存因素分析，社会阶层与生存率关系研究等。
行业应用：可以为保险公司，旅游行业等提供数据支持，特别是在风险管理，乘客安全分析等方面。
决策支持：支持历史事件的生存率分析和决策制定，帮助相关领域制定更好的安全策略。
教育和培训：作为数据科学，统计学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模型，特征工程及生存分析技术。
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，帮助用户实现生存预测模型的训练和优化，为历史研究和社会分析提供数据支持。
