泰坦尼克号乘客生存预测测试数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionTestDataset-shivanandjadhav
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客信息, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 历史数据, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的个人信息，用于构建乘客生存预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，乘客来自不同国家和地区。
数据维度：数据集包括乘客的身份标识符 (PassengerId)、乘客等级 (Pclass)、性别 (Sex)、年龄 (Age)、堂兄弟/妹夫/姐夫/姨夫的数量 (SibSp)、父母/子女的数量 (Parch)、船票号码 (Ticket)、船票价格 (Fare)、客舱号码 (Cabin) 和登船港口 (Embarked) 等字段。
数据格式：CSV格式，包含test (2)csv文件，便于数据分析和机器学习应用。
来源信息：数据来源于泰坦尼克号乘客名单，已进行结构化处理，方便进行数据分析和建模。
该数据集适合用于生存预测、数据分析、机器学习模型训练和评估等领域。
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：适用于探索影响乘客生存的因素，例如年龄、性别、社会阶级等。
行业应用：可以为灾难事件中的风险评估和人员管理提供数据支持。
决策支持：支持在灾难事件中制定更有效的救援策略。
教育和培训：作为数据科学和机器学习课程的实训数据，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响泰坦尼克号乘客生存的关键因素，并构建预测模型，从而提升对灾难事件的理解和应对能力。
