泰坦尼克号乘客生存数据分析数据集TitanicPassengerSurvivalAnalysisDataset-gomesneto98
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析，数据集，机器学习，数据分析，乘客信息，历史事件，船舶事故，预测建模
数据概述： 该数据集包含来自泰坦尼克号沉船事件的数据，记录了船上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：数据涵盖泰坦尼克号航行路线中的乘客信息。
数据维度：数据集包括乘客的生存状态，姓名，性别，年龄，船票等级，船票价格，登船港口，家庭成员数量等信息。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的历史资料和学术研究，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于生存分析，机器学习模型训练及历史事件研究等领域，特别是在分类预测，特征分析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，生存分析以及机器学习分类算法的学术研究，如乘客生存影响因素分析，生存概率预测等。
行业应用：可以为保险行业，风险管理等领域提供数据支持，特别是在灾害事故的生存概率预测和风险建模方面。
决策支持：支持基于历史数据的生存预测和风险评估，帮助相关领域制定更科学的决策和应急策略。
教育和培训：作为数据分析，机器学习及统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解生存分析，分类建模等相关方法。
此数据集特别适合用于探索乘客生存影响因素与生存概率规律，帮助用户实现生存概率预测，特征重要性分析等目标，为历史研究，风险管理和机器学习应用提供数据支持。
