泰坦尼克号生存预测数据集TitanicSurvivalPredictionDataset-vishantmalik
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测，机器学习，数据集，统计分析，时间序列，经济学，商业智能，社会科学
数据概述： 该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的生存记录，记录了乘客在泰坦尼克号沉船事件中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年泰坦尼克号沉船事件发生的时间。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的全球乘客，主要来自不同国家和社会背景。
数据维度：数据集包括乘客的生存状态，年龄，性别，船票等级，船票价格，登船港口等信息。还包括家庭关系，船舱位置等补充变量。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的历史记录和文献资料，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，时间序列分析等领域，特别是在生存预测，特征工程及分类算法评估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：适用于生存预测，社会阶层与生存率关系等学术研究，如乘客特征对生存率的影响分析，历史事件中的社会因素研究等。
行业应用：可以为保险业，安全研究等行业提供数据支持，特别是在风险评估，生存概率建模等方面。
决策支持：支持生存预测模型的构建与评估，帮助相关领域制定更科学的风险管理策略。
教育和培训：作为统计学，机器学习及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解生存分析，特征工程及分类算法。
此数据集特别适合用于探索乘客生存概率的预测模型，帮助用户实现准确的生存预测，优化特征工程和模型评估，为历史研究和社会科学提供数据支持。
