泰坦尼克号生存预测数据集TitanicSurvivalPredictionDataset-sanjoybijoy
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测，数据集，机器学习，数据分析，统计学，运输安全，历史研究，预测建模
数据概述： 该数据集包含来自泰坦尼克号事故的乘客信息，记录了乘客的生存情况及相关背景特征。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：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，主要涉及英国，美国和欧洲地区的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的生存状态，船舱等级，姓名，性别，年龄，兄弟姐妹数量，父母子女数量，票价，登船港口等信息。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的历史记录和学术研究，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于生存分析，机器学习模型训练，统计建模等领域的研究和应用，特别是在分类预测，特征工程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：适用于生存分析，历史研究以及社会经济学因素对生存率影响的研究，如不同船舱等级的生存率差异，性别和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：支持基于历史数据的生存预测模型构建，帮助相关领域制定更好的安全策略和应急措施。
教育和培训：作为统计学，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解生存分析，分类预测及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索乘客生存率的预测规律与影响因素，帮助用户实现准确的生存预测，优化安全策略和应急措施，提升风险评估的准确性。
