泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-acelinscak
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 泰坦尼克号, 乘客数据, 生存预测, 数据挖掘, 机器学习, 特征工程, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，以及他们是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为1912年泰坦尼克号海难发生前后。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄、船舱等级、票价等）以及是否幸存的标签。其中，engineered_train.csv和engineered_test.csv为经过特征工程处理的数据，包含多种类别特征。
数据格式：数据主要以CSV格式提供，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）、gender_submission.csv（提交格式示例）、engineered_train.csv（特征工程后的训练集）和engineered_test.csv（特征工程后的测试集）。
来源信息：数据来源于Kaggle平台上的泰坦尼克号生存预测竞赛数据集，已进行数据清洗和特征工程处理。
该数据集适合用于生存分析、机器学习模型构建和预测，以及数据可视化等。
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：适用于社会学、历史学、统计学等领域的学术研究，如探索影响乘客生存的关键因素，分析不同社会阶层在灾难中的生存差异等。
行业应用：为数据科学和机器学习领域提供实践案例，尤其适用于构建分类模型，预测乘客的生存概率。
决策支持：为灾难应对和救援策略提供数据支持，帮助理解不同人群的风险因素，从而优化救援资源分配。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、数据挖掘等课程的实训案例，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型构建和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索影响生存的因素，构建预测模型，并进行模型评估与优化，从而提升预测准确性。
