泰坦尼克号生存预测数据集TitanicSurvivalPredictionDataset-mustafahakan
数据来源：互联网公开数据
标签：乘客生存，生存预测，数据集，机器学习，数据分析，历史研究，分类模型，统计分析
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，主要为当时搭乘该轮船的乘客信息。
数据维度：数据集包括乘客的生存状态，船舱等级，姓名，性别，年龄，同行家属数量，票价，登船港口等变量。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于泰坦尼克号历史记录和公开资料，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于机器学习，统计分析及历史研究等领域，特别是在生存预测，分类模型训练等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：适用于生存分析，历史事件研究及机器学习算法验证，如乘客生存影响因素分析，分类模型性能评估等。
行业应用：可以为保险业，统计学及历史学研究提供数据支持，特别是在生存概率预测，风险评估等方面。
决策支持：支持基于历史数据的决策制定和策略优化，如灾难事件中的生存概率预测和资源分配。
教育和培训：作为机器学习，统计分析和历史研究课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解分类模型，生存分析及相关技术。
此数据集特别适合用于探索泰坦尼克号乘客生存规律与影响因素，帮助用户实现准确的生存预测，优化分类模型性能，为历史研究和实际应用提供数据支持。
