泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicKNNSubmissionDataset-gnanapreethika
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测，机器学习，数据集，KNN算法，乘客数据，统计分析，历史研究，数据建模
数据概述： 该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的数据，记录了乘客的生存状态及影响生存的关键因素。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。
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。
数据维度：数据集包括乘客的年龄，性别，船舱等级，同行家庭成员数量，票价等变量，以及最终的生存状态（生存或遇难）。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行机器学习和统计分析。
来源信息：数据来源于公开的泰坦尼克号历史记录，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于生存预测，机器学习及统计分析等领域，特别是在KNN等算法的应用和模型训练中具有重要价值。
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，乘客特征分析等学术研究，如不同船舱等级对生存率的影响，性别和年龄对生存概率的影响等。
行业应用：可以为历史研究和数据分析行业提供数据支持，特别是在历史事件分析，生存概率预测等方面。
决策支持：支持基于历史数据的生存概率预测和决策制定，帮助用户理解关键因素对生存的影响。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和统计分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解KNN算法，生存分析和数据建模方法。
此数据集特别适合用于探索泰坦尼克号乘客生存概率的规律与趋势，帮助用户实现准确的生存预测，优化数据分析模型，提升对历史事件的理解和分析能力。
