泰坦尼克号生存预测训练与测试数据集TitanicSurvivalPredictionTrainingandTestDataset-anissbo
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号，生存预测，数据集，机器学习，数据分析，历史事件，统计学，教育
数据概述： 该数据集包含来自泰坦尼克号沉没事件的乘客信息，适用于生存预测和数据分析等任务。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上乘客的信息，具体包括乘客的个人信息，舱位，登船港口等。
数据维度：数据集包括乘客编号，姓名，性别，年龄，舱位，登船港口，亲属人数，票价，船舱号，登船码头，生存状态等变量。
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沉没事件的历史记录和公开数据集，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于机器学习，数据分析，统计学和历史事件研究等领域的应用，特别是在生存预测模型训练，数据挖掘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：适用于生存预测，数据分析和历史事件研究，如不同因素对生存概率的影响分析，泰坦尼克号事件中的社会学研究等。
行业应用：可以为保险，旅游等行业提供数据支持，特别是在风险评估和历史事件分析方面。
决策支持：支持生存预测模型的构建和优化，帮助相关领域制定更好的数据处理与应用策略。
教育和培训：作为机器学习，数据分析和统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据挖掘，预测建模等技术。
此数据集特别适合用于探索泰坦尼克号事件中乘客生存的规律与趋势，帮助用户实现准确的生存预测，分析历史事件中的社会学因素，提高数据分析和预测建模能力。
