泰坦尼克号生存预测数据集KaggleTitanicSurvivalPredictionDataset-varshakrishna
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测，数据集，机器学习，数据挖掘，统计分析，时间序列，预测模型，运输安全
数据概述： 该数据集包含来自泰坦尼克号客船乘客的信息，记录了乘客的生存状态及影响因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年泰坦尼克号航行期间。
地理范围：数据覆盖了泰坦尼克号船上的乘客，主要为跨大西洋航行的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的生存状态，年龄，性别，船票等级，票价，登船港口等变量。还包括家庭成员信息如兄弟姐妹数量，父母子女数量等。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Kaggle泰坦尼克号生存预测竞赛，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于生存预测，数据挖掘，机器学习等领域的研究和应用，特别是在分类模型训练，特征工程等方面具有重要价值。
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，因果分析及社会因素研究，如乘客生存影响因素分析，不同船票等级的生存率差异等。
行业应用：可以为交通运输，安全分析等行业提供数据支持，特别是在事故风险评估，乘客安全措施优化方面。
决策支持：支持运输安全策略的制定和优化，帮助相关部门制定更科学的乘客安全管理办法。
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模型，特征工程及生存分析等方法。
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，优化安全管理和救援策略，为运输安全研究提供数据支持。
