泰坦尼克号生存预测数据集TitanicSurvivalPredictionDataset-armohamedshiham
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测，数据集，机器学习，时间序列，乘客信息，统计分析，数据挖掘，运输安全
数据概述： 该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的数据，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泰坦尼克号航行期间（1912年）。
地理范围：数据覆盖泰坦尼克号上的乘客，主要为英国至美国的跨大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的生存状态，乘客等级，姓名，性别，年龄，船票号码，票价，登船港口等信息。
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，机器学习及统计分析等领域，特别是在生存预测，特征工程及分类模型构建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：适用于生存预测，因果分析及历史事件研究，如乘客生存影响因素分析，社会阶层与生存率关系研究等。
行业应用：可以为运输安全，保险行业提供数据支持，特别是在风险评估，安全措施优化方面。
决策支持：支持生存预测模型的构建与应用，帮助相关领域制定更好的安全及风险管理策略。
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分类算法，特征工程及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索乘客生存的规律与影响因素，帮助用户实现生存预测模型的构建与优化，为运输安全及风险管理提供数据支持。
