泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-carolinaromerou
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测，数据集，机器学习，数据分析，时间序列，经济学，商业智能
数据概述： 该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的生存数据，记录了乘客的生存状态及相关特征信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为泰坦尼克号航行期间，即1912年。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要是从英国到美国的跨大西洋航行。
数据维度：数据集包括乘客的生存状态（是否生还），年龄，性别，船票等级，票价，登船港口等信息。
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：数据来源于泰坦尼克号的历史档案和公开资料，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于生存分析，机器学习及数据建模等领域，特别是在生存预测，特征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，历史研究及社会经济学研究，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：可以为保险业，旅游业等提供数据支持，特别是在风险评估，乘客安全保障等方面。
决策支持：支持生存预测模型的建立和生存因素分析，帮助相关领域制定更好的风险管理策略。
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生存分析，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生存因素与生存率的关系，帮助用户实现准确的生存预测，优化风险评估和安全管理策略，提高生存率和应急响应能力。
