泰坦尼克号生存预测数据集TitanicSurvivalPredictionDatasetwithLogisticRegression-chahatbansal55
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析，数据集，机器学习，分类算法，数据分析，历史研究，社会科学，统计建模
数据概述： 该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的生存记录，记录了乘客在泰坦尼克号沉没事件中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主要集中在1912年泰坦尼克号沉没事件期间。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的全球乘客，主要为从英国，法国，美国等地登船的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的生存状态，船票等级，年龄，性别，登船港口，同行家属数量等变量。还包括部分乘客的家庭背景和社会经济状况信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于泰坦尼克号历史记录和相关研究资料，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于生存分析，机器学习分类建模及社会科学研究等领域，特别是在逻辑回归，决策树等分类算法的训练和评估中具有重要价值。
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：适用于历史事件分析，生存概率建模等学术研究，如泰坦尼克号乘客生存影响因素分析，社会阶层与生存概率关系研究等。
行业应用：可以为保险行业，安全工程等领域提供数据支持，特别是在风险评估，灾害应对策略制定等方面。
决策支持：支持基于历史数据的生存概率预测和决策优化，帮助相关领域制定更科学的安全管理和应急措施。
教育和培训：作为数据分析，统计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分类算法，生存分析等概念和技术。
此数据集特别适合用于探索乘客生存因素与生存概率的关联规律，帮助用户实现准确的生存预测，优化安全策略和应急措施，提高风险评估和决策的科学性。
