Kaggle泰坦尼克号生存预测数据集TitanicSurvivalPredictionDataset-markalavin
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，灾难事件，人口统计，历史
数据概述： 该数据集包含来自Kaggle的泰坦尼克号乘客信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年泰坦尼克号沉没事件前后。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客的信息，主要集中在乘坐该船的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的姓名，性别，年龄，社会阶层，船票价格，登船港口，家庭成员数量等特征，以及是否生存的标签。
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Kaggle竞赛，基于泰坦尼克号的乘客名单和生存记录，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于数据分析，机器学习入门，生存预测等领域的研究和应用，特别是在分类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：适用于生存分析，社会学研究以及历史事件分析等学术研究，如探讨影响生存的关键因素，不同社会阶层生存率差异等。
行业应用：可以为保险行业，灾难管理等领域提供数据支持，特别是在风险评估，紧急救援策略等方面。
决策支持：支持生存预测模型的构建和优化，帮助理解影响生存的关键因素，为相关决策提供参考。
教育和培训：作为数据科学，机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员入门数据分析，特征工程，模型构建等。
此数据集特别适合用于探索影响生存的因素，帮助用户实现生存预测模型的构建，为历史事件分析和数据科学教学提供支持。
