泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-shalinir19bei0017
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号，乘客生存预测，数据集，机器学习，数据分析，统计学，历史研究，社会学
数据概述：该数据集由Kaggle提供，包含泰坦尼克号乘客的相关信息，适用于生存预测和分析等任务。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：数据覆盖了泰坦尼克号的乘客，主要涉及从英国南安普顿出发至北美洲的行程。
数据维度：数据集包括乘客的生存状态，姓名，性别，年龄，船舱等级，登船港口，是否携带家属，票价，船舱编号，登船码头等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛平台，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于历史研究，社会学分析，机器学习和统计学等领域，尤其在生存预测，数据建模和特征工程等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于泰坦尼克号乘客生存状况的研究，如乘客生存率的分析，不同特征对生存率的影响等。
行业应用：可以为历史研究和数据科学教育提供数据支持，特别是在数据分析，机器学习模型训练等方面。
决策支持：支持对历史事件的数据分析，帮助用户理解历史事件中的数据模式和趋势。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据处理，特征工程和预测模型。
此数据集特别适合用于探索泰坦尼克号乘客生存状况的规律与趋势，帮助用户实现生存预测，数据建模和特征工程等方面的目标，提高数据分析和预测能力。
