泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicDatasetforPersonalProjectEDA-par7h0
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测，数据集，乘客信息，统计分析，机器学习，机器学习竞赛，数据探索，历史研究
数据概述： 该数据集包含来自泰坦尼克号沉船事件的数据，记录了乘客的详细信息及生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围集中在1912年泰坦尼克号首航期间。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的全球乘客，包括不同国籍和地区的乘客信息。
数据维度：数据集包括乘客的姓名，年龄，性别，船票等级，船票价格，登船港口，家庭关系等信息，以及是否生存的标签。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的历史资料和机器学习竞赛数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于生存预测，统计分析，机器学习等领域，特别是在分类模型训练，特征工程及数据探索任务中具有重要应用价值。
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，历史事件研究，社会经济学分析等学术研究，如乘客生存因素分析，社会阶层影响等。
行业应用：可以为保险业，旅游业等提供数据支持，特别是在风险评估，客户分层等方面。
决策支持：支持基于历史数据的决策制定和策略优化，如优化安全措施，改进应急方案等。
教育和培训：作为统计学，机器学习和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据探索，特征工程及分类建模技术。
此数据集特别适合用于探索乘客生存的影响因素与规律，帮助用户实现准确的生存预测，提升模型在分类任务中的性能，为历史研究与数据分析提供数据支持。
