泰坦尼克号生存预测数据集TitanicSurvivalPredictionDataset-slaffterphish
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，统计学，历史研究，时间序列，决策树
数据概述： 该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的生存记录，记录了乘客的基本信息和生存状态。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：数据覆盖了泰坦尼克号上的全球乘客，包括不同国籍和地区。
数据维度：数据集包括乘客的姓名，性别，年龄，船舱等级，票价，登船港口，家庭成员数量等变量，以及乘客是否生存的标签。
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，机器学习模型训练，统计分析等领域，特别是在分类算法，决策树，逻辑回归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，历史研究以及社会经济学分析，如乘客生存因素研究，船舱等级与生存率关系分析等。
行业应用：可以为旅游，保险等行业提供数据支持，特别是在风险评估，乘客安全分析等方面。
决策支持：支持基于历史事故的生存概率预测和策略优化，帮助相关领域制定更好的安全措施和应急方案。
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生存分析，分类算法及相关分析方法。
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，优化风险评估和安全策略，为历史研究和现代安全应用提供数据支持。
