泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-marleidealves
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，历史研究，时间序列，灾难分析，统计学
数据概述： 该数据集记录了1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客数据，主要用于生存预测和数据分析任务。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：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，包括从出发地到沉没地点的全球范围。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息（如姓名，年龄，性别），船舱等级，票价，登船港口等变量，以及是否生存的关键指标。
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。
该数据集适合用于历史研究，生存分析，机器学习模型训练等领域，特别是在生存预测，特征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：适用于历史事件研究，生存分析，统计学研究等，如泰坦尼克号乘客的生存因素分析，社会阶层对生存率的影响等。
行业应用：可以为历史研究，旅游行业，保险行业提供数据支持，特别是在历史事件分析，风险管理等方面。
决策支持：支持历史事件的深入研究和数据驱动的决策制定，帮助理解历史事件的规律和影响。
教育和培训：作为历史学，统计学，机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解生存分析，特征工程等相关技术。
此数据集特别适合用于探索泰坦尼克号事件的生存规律与影响因素，帮助用户实现准确的生存预测，理解历史事件中的社会和统计现象。
