泰坦尼克号生存预测数据集TitanicTrainingN-FoldDataset-rhythmcam
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测，数据集，机器学习，时间序列，分类模型，数据分析，商业智能，统计分析
数据概述： 该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的生存数据，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，年龄，性别，同乘家人数量，船票价格等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于泰坦尼克号历史记录的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于生存预测，机器学习模型训练，时间序列分析等领域，特别是在分类模型训练，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：适用于生存预测，社会因素分析等学术研究，如乘客生存影响因素分析，社会阶层与生存率关系研究等。
行业应用：可以为保险业，旅游行业等提供数据支持，特别是在风险评估，乘客安全策略制定等方面。
决策支持：支持乘客生存预测模型的训练和优化，帮助相关领域制定更科学的救援和安全管理策略。
教育和培训：作为数据科学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乘客生存预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的生存预测，优化风险评估和安全管理策略，为相关行业提供数据支持。
