泰坦尼克号生存预测数据集TitanicSurvivalPredictionDataset-praveentumma
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号，生存预测，数据集，机器学习，数据分析，数据科学，历史事件，社会科学
数据概述：该数据集来自泰坦尼克号沉船事件的数据，记录了乘客的个人信息及其生存情况，适用于生存预测，数据分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号的乘客，具体包括乘客的国籍，出发港口等信息。
数据维度：数据集包括乘客的姓名，性别，年龄，船舱等级，是否携带配偶或兄弟姐妹，是否携带父母或子女，登船港口，船票价格，客舱号，登船码头，生存情况等变量。
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：数据来源于泰坦尼克号沉船事件的相关记录，并已进行清洗和标准化。
该数据集适合用于历史事件分析，机器学习及数据分析等领域，尤其在生存预测，特征工程等方面具有重要应用价值。
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：适用于历史事件分析，社会科学研究以及生存预测等研究，如乘客生存率分析，社会经济地位与生存率的关系等。
行业应用：可以为旅游，保险等行业提供数据支持，特别是在风险评估和生存概率预测方面。
决策支持：支持相关领域中的决策制定和策略优化，帮助机构更好地理解影响生存率的因素。
教育和培训：作为数据分析和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据处理，特征选择和模型构建等技术。
此数据集特别适合用于探索泰坦尼克号沉船事件中乘客生存的规律与趋势，帮助用户实现生存预测，特征分析和数据建模等目标，提高数据分析能力和社会科学理解。
