泰坦尼克号乘客生死预测数据集TitanicSurvivalPredictionDataset-gefang1
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，乘客数据，时间序列，历史研究，数据挖掘
数据概述： 该数据集包含来自泰坦尼克号沉船事件的数据，记录了船上乘客的详细信息及生存状况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年4月。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号沉船事件中的全球乘客。
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（生/死）。
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：数据来源于公开的历史记录和学术研究，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于生存预测，机器学习模型训练，历史研究及统计分析等领域，尤其在分类算法，特征工程及因果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：适用于生存分析，历史事件研究及社会因素对生存率影响的研究，如不同船舱等级乘客的生存率差异分析。
行业应用：可以为保险行业，安全研究领域提供数据支持，特别是在风险评估，安全措施优化等方面。
决策支持：支持基于历史数据的生存预测模型构建，帮助相关领域制定更科学的应急预案和风险管理策略。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解分类模型，特征工程及因果推断方法。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，帮助用户实现准确的生存预测，优化风险评估模型，提升历史事件研究的深度与广度。
