泰坦尼克号生存预测数据集NewTitanicSurvivedPredictionDataset-tharun369
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测，数据集，机器学习，统计学，数据挖掘，乘客信息，历史研究，分类算法
数据概述： 该数据集包含来自泰坦尼克号事故的乘客信息，记录了乘客的生存状态及相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年泰坦尼克号事故发生时。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，主要为事故发生时的船上乘客。
数据维度：数据集包括乘客的生存状态（是否生存），乘客等级，姓名，性别，年龄，船票信息，票价，登船港口，家庭成员数量等变量。
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：数据来源于泰坦尼克号历史记录的公开资料，并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，统计学研究等领域，特别是在分类算法，特征工程及数据挖掘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：适用于生存预测，历史研究及社会学研究，如乘客生存因素分析，社会经济地位对生存率的影响等。
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，客户细分等方面。
决策支持：支持基于历史数据的生存概率预测和策略优化，帮助相关行业制定更科学的决策。
教育和培训：作为统计学，数据科学及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算法，特征工程及相关分析方法。
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和广度。
