泰坦尼克号乘客生存预测测试数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionTestDataset-mokkun21
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 机器学习, 数据分析, 乘客信息, 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沉船事件的乘客信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件发生时。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及英国、欧洲及北美洲等地的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的身份信息、社会经济地位、家庭关系、船票信息和登船港口等，具体字段包括：PassengerId（乘客ID），Pclass（船舱等级），Sex（性别），Age（年龄），SibSp（兄弟姐妹/配偶同船数量），Parch（父母/子女同船数量），Ticket（船票号码），Fare（船票价格），Cabin（客舱号码），Embarked（登船港口）。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle竞赛，是基于泰坦尼克号乘客的真实记录。已进行预处理，用于机器学习建模。
该数据集适合用于探索生存预测模型，以及分析不同因素对生存概率的影响。
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、社会学研究，以及机器学习模型的建立与评估。
行业应用：为保险行业、灾难救援等领域提供数据支持，用于风险评估和预测。
决策支持：支持基于历史数据的决策制定，如优化乘客安全措施等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训数据集，帮助学生理解数据分析流程。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，构建和评估生存预测模型，并理解不同乘客群体的生存概率差异。
