泰坦尼克号生存预测数据集TitanicSurvivalPredictionDataset-abid25
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习，生存预测，数据集，统计分析，分类算法，历史事件，数据挖掘，决策支持
数据概述： 该数据集包含来自泰坦尼克号沉船事件的数据，记录了乘客的生存情况及相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从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：数据集包括乘客的生存状态，船票等级，年龄，性别，兄弟姐妹/配偶数量，父母/子女数量，船票价格，登船港口等信息。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
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。
该数据集适合用于机器学习，统计分析及数据挖掘等领域，特别是在生存预测，分类算法建模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：适用于历史事件研究，生存概率分析及社会因素对生存率影响等学术研究，如乘客特征与生存率的关系分析，生存概率的统计建模等。
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，客户分层及服务优化方面。
决策支持：支持基于乘客特征的生存预测模型构建，帮助相关领域制定更科学的决策策略。
教育和培训：作为数据科学，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乘客特征与生存率之间的关系，帮助用户实现准确的生存预测，优化风险评估模型，提升数据分析能力。
