泰坦尼克号生存预测数据集TitanicSurvivalPredictionDataset-reshmapatel
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测，机器学习，数据集，数据分析，历史研究，时间序列，乘客分析，灾难模拟
数据概述： 该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的生存记录数据，记录了乘客的生存状态及相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为泰坦尼克号航行期间，即1912年。
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：数据集包括乘客的生存状态，船票等级，姓名，性别，年龄，同乘家庭成员数量，仓位类型等信息。此外，还包含部分社会经济和人口统计特征。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于泰坦尼克号的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预测，机器学习及数据分析等领域，特别是在乘客生存率预测，特征工程及分类模型构建等技术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：适用于历史研究，灾难模拟及生存率分析等学术研究，如泰坦尼克号乘客生存因素分析，社会阶层对生存率的影响等。
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，客户分类和生存概率预测方面。
决策支持：支持灾难事件的应急管理和生存策略优化，帮助相关领域制定更好的预防和应对措施。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及历史研究课程的辅助材料，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的生存规律与影响因素，帮助用户实现生存预测，特征分析和分类模型构建等目标，为历史研究和灾难管理提供数据支持。
