泰坦尼克号生存预测数据集TitanicSurvivalPredictionDataset-hafedjamil
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测，机器学习，数据集，时间序列，数据分析，统计学，历史研究，决策支持
数据概述： 该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的生存记录，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年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的全球乘客，包括不同国籍和背景。
数据维度：数据集包括乘客的年龄，性别，船票等级，同行家庭成员数量，票价等变量，以及生存状态（生存或遇难）。
数据格式：数据提供为CSV格式，确保便于分析和处理。
来源信息：数据来源于泰坦尼克号的历史记录和公开资料，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于生存预测，机器学习及统计分析等领域，特别是在分类模型训练，特征重要性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：适用于生存预测，社会经济学因素对生存率影响等学术研究，如不同船票等级乘客的生存率差异，性别与年龄对生存的影响等。
行业应用：可以为保险业，旅游安全等领域提供数据支持，特别是在风险评估，安全措施优化等方面。
决策支持：支持历史事件分析，灾害应对策略制定及公共政策优化。
教育和培训：作为统计学，机器学习及数据科学课程的辅助材料，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乘客生存规律与影响因素，帮助用户实现准确的生存预测，为历史研究，灾害应对及公共政策制定提供数据支持。
