泰坦尼克号生存预测数据集TitanicSurvivalPredictionDatasetforRegression2024-lukegrogan
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测，数据集，机器学习，统计分析，回归分析，历史研究，数据挖掘，乘客信息
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年泰坦尼克号航行期间。
地理范围：数据覆盖了泰坦尼克号上的乘客信息，包括不同舱位，年龄，性别等。
数据维度：数据集包括乘客的生存状态（是否生存），舱位等级，年龄，性别，船票价格，登船港口等变量。
数据格式：数据提供为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，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，统计分析等领域的应用，尤其在回归分析，分类预测等方面具有重要价值。
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：适用于泰坦尼克号事件的历史研究，生存因素分析等学术研究，如不同人群的生存概率，舱位对生存的影响等。
行业应用：可以为保险业，旅游行业提供数据支持，特别是在风险评估，客户分类等方面。
决策支持：支持基于历史数据的生存预测和策略优化，帮助制定更科学的决策。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及统计分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解回归分析，分类预测等技术。
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，优化风险评估和策略制定。
