泰坦尼克号生存探索数据集ExploringSurvivalontheTitanicDataset-rajubepary
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析，机器学习，数据集，历史事件，统计分析，预测模型，灾难研究，航海安全
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4月。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号航行过程中的乘客信息，主要是英国至美国的航线。
数据维度：数据集包括乘客的生存状态，船舱等级，年龄，性别，同乘家人数量，票价，登船港口等变量。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于历史记录和公开资料，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于生存分析，机器学习建模和历史事件研究等领域，特别是在分类预测，因素分析等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：适用于生存概率分析，历史事件研究及社会经济学因素分析，如乘客生存影响因素研究，社会阶层与生存率关系等。
行业应用：可以为航海安全，保险行业提供数据支持，特别是在风险评估，安全措施优化方面。
决策支持：支持乘客安全管理和危机应对策略的制定，帮助相关领域优化安全措施。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及历史课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解生存分析，分类建模及历史事件分析方法。
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，帮助用户实现生存预测，因素分析等目标，为历史研究和安全分析提供数据支持。
