泰坦尼克号生存预测数据集TitanicPredictionsBeginnerDataset-idineshkr
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，统计建模，分类算法，历史事件，数据挖掘
数据概述： 该数据集记录了1912年泰坦尼克号沉船事件中的乘客信息，旨在分析影响乘客生存的关键因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年泰坦尼克号航行期间。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的全球乘客，包括不同国籍和地区的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如姓名，性别，年龄，船票等级，船票号码，票价，登船港口等，以及生存状态（是否存活）。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的历史记录和乘客名单，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于生存分析，分类预测，数据挖掘等领域，特别是在机器学习模型训练和评估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，历史事件数据分析，社会因素与生存关系研究等学术研究，如不同性别，年龄，船票等级对生存率的影响分析。
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，生存率建模等方面。
决策支持：支持基于历史数据的生存预测和决策制定，帮助相关行业优化安全管理和资源分配。
教育和培训：作为数据分析，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预测，生存分析及数据挖掘技术。
此数据集特别适合用于探索影响生存率的因素与规律，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，提高生存预测的准确性和可靠性。
