泰坦尼克号乘客生存分析数据集TitanicPassengerSurvivalAnalysisDataset-daniyalalikhan
数据来源：互联网公开数据
标签：数据分析，机器学习，生存分析，乘客信息，历史研究，统计建模，分类算法，数据挖掘
数据概述： 该数据集包含来自泰坦尼克号沉船事件的乘客数据，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1912年泰坦尼克号航行期间。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的全球乘客，包括不同国籍和社会背景。
数据维度：数据集包括乘客的生存状态（是否存活），船舱等级，年龄，性别，登船港口，同行家庭成员数量等信息。
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公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于生存分析，机器学习分类模型训练，历史研究等领域，特别是在预测乘客生存概率，分析影响生存的关键因素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：适用于生存分析，社会阶层与生存关系研究，历史事件数据挖掘等，如乘客生存影响因素分析，船舱等级与生存率关系研究等。
行业应用：可以为保险公司，安全研究机构提供数据支持，特别是在风险评估，安全措施优化等方面。
决策支持：支持历史事件数据分析与决策制定，帮助用户深入理解灾难事件中的生存规律。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及历史研究课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解分类算法，生存分析等方法。
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，帮助用户实现生存概率预测，关键因素识别等目标，为历史研究，安全分析和模型训练提供数据支持。
