泰坦尼克号幸存者训练与测试数据集TitanicSurvivorsTrainingandTestSets-anissbo
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析，数据集，机器学习，预测建模，历史事件，时间序列，统计分析，乘客数据
数据概述： 该数据集包含来自泰坦尼克号事故的乘客数据，记录了乘客的基本信息和生存状态。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年泰坦尼克号事故发生时。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的全球乘客，主要来自不同国家和地区的乘客群体。
数据维度：数据集包括乘客的舱位等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹/配偶数量、父母/子女数量、票价、登船港口等信息，以及是否幸存的标签。
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事故的历史记录和公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于生存分析、预测建模和机器学习等领域，特别是在分类算法训练、特征工程和生存概率预测等技术任务中具有重要价值。
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：适用于历史事件研究、社会阶层分析以及生存概率预测等学术研究，如不同舱位乘客的生存率差异、性别和年龄对生存率的影响等。
行业应用：可以为保险行业、风险管理等行业提供数据支持，特别是在生存分析、风险评估和预测建模方面。
决策支持：支持生存概率预测和风险因素分析，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：作为数据科学、机器学习和统计分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解特征工程、分类算法和生存分析技术。
此数据集特别适合用于探索影响生存概率的因素与规律，帮助用户实现准确的生存预测，优化风险管理和决策支持，为历史事件研究和预测建模提供数据支持。
