标题：泰坦尼克号乘客生存数据集分析
数据内容：
本数据集包含了泰坦尼克号号船乘客的详细信息，包括乘客ID、是否幸存、舱位等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹/配偶数量、父母/子女数量、船票号码、票价、舱位和登船港口等字段。这些数据元素为研究乘客生存率及其影响因素提供了基础。
数据来源：
互联网公开数据
数据用途：
该数据集可用于多个行业的分析和研究，例如：
1. 金融行业：评估风险和预测模型。
2. 医疗行业：分析生存概率和健康影响因素。
3. 交通行业：研究乘客安全和应急响应策略。
4. 人工智能和机器学习：训练分类模型，预测乘客生存情况。
标签：泰坦尼克号数据集，乘客信息，生存预测，机器学习，数据分析，互联网公开数据，交通行业，金融行业，医疗行业，分类模型，
行业分类：
1. 金融
2. 医疗
3. 交通
4. 科技与人工智能
统计信息分析：
- 数据集中共有418种不同的乘客ID，说明数据涵盖了所有乘客的个体信息。
- 是否幸存字段仅有两种可能值，表明数据适合用于二分类问题的建模。
- 舱位等级分为三种，反映了乘客的社会经济地位差异。
- 年龄字段有80种不同值，显示出数据的多样性。
- 票价字段有170种不同值，表明票价范围较广，可能与舱位等级相关。
这些统计信息为研究乘客生存率及其影响因素提供了丰富的数据支持。
