泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicTrainData-yaswanth5
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测，数据集，机器学习，统计分析，乘客数据，时间序列，运输安全，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上的全球乘客，主要为当时乘坐该船只的旅客。
数据维度：数据集包括乘客的生存状态，船票等级，姓名，性别，年龄，船票价格，登船港口等信息。还包括部分家庭关系变量，如兄弟姐妹数量，父母子女数量等。
数据格式：数据提供为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，机器学习及统计分析等领域，特别是在分类预测，特征工程及数据挖掘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：适用于生存预测，社会经济学因素对生存率影响等学术研究，如不同船票等级乘客的生存概率分析，性别与年龄对生存的影响等。
行业应用：可以为运输安全，保险行业提供数据支持，特别是在风险评估，安全措施优化等方面。
决策支持：支持运输安全策略的制定和优化，帮助相关领域制定更好的应急管理和安全措施。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及统计分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解分类预测，特征工程及相关分析方法。
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，帮助用户实现准确的生存预测，为历史研究，安全管理和风险控制提供数据支持。
