泰坦尼克号生存预测数据集TitanicSurvivalPredictionDataset-saharnazyaghoobpoor
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号， 数据集， 生存预测， 机器学习， 数据分析， 船难历史， 社会学研究， 数据科学
数据概述：该数据集来源于泰坦尼克号灾难的乘客信息，记录了乘客的详细情况及其是否生存。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号出事时的北大西洋海域。
数据维度：数据集包括乘客的姓名，年龄，性别，舱位等级，登船港口，是否有兄弟姐妹/配偶，父母/子女数量，船票价格，船舱编号，登船码头编号等信息。
数据格式：数据提供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事件的公开记录，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于机器学习模型训练，生存预测，数据分析以及社会学研究等领域的应用，特别是在分类预测和特征分析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：适用于泰坦尼克号乘客生存分析，社会学研究以及机器学习分类研究，如不同特征对生存率的影响分析。
行业应用：可以为数据分析，机器学习等领域提供数据支持，特别是在分类预测和模型训练方面。
决策支持：支持生存预测模型的开发，帮助研究人员和数据科学家理解不同特征对生存率的影响。
教育和培训：作为数据科学，机器学习以及社会学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解分类预测，特征分析及相关技术。
此数据集特别适合用于探索泰坦尼克号乘客生存的规律与影响因素，帮助用户实现准确的生存预测，提高数据分析和模型训练的能力，促进相关领域的技术进步。
