泰坦尼克号生存预测数据集TitanicSurvivalPredictionDataset-akhileshpm
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，历史研究，数据挖掘，航海事故，乘客分析
数据概述： 该数据集记录了泰坦尼克号沉船事件中乘客的详细信息及生存状况，适用于生存预测，统计分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从1912年泰坦尼克号启航至沉船事件。
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的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的姓名，性别，年龄，船票等级，船票价格，登船港口，家庭关系等信息，以及是否生存的标签。
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分析，机器学习模型训练，历史研究等领域的应用，尤其在生存预测，特征工程等方面具有广泛的应用价值。
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，历史研究以及乘客特征分析等学术研究，如生存因素的探索，社会阶层对生存率的影响等。
行业应用：可以为保险业，安全研究等提供数据支持，特别是在风险评估，安全措施优化等方面。
决策支持：支持基于历史数据的生存预测和策略优化，帮助相关领域制定更好的安全和管理策略。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及历史研究课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解生存分析，特征工程及相关分析方法。
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措施，提升对历史事件的深入理解。
