泰坦尼克号乘客生存预测测试数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionTestDataset-ghanender
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, 预测模型, 历史数据
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据代表1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的多种属性，如乘客ID（PassengerId）、船舱等级（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、同伴数量（SibSp和Parch）、船票信息（Ticket）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）。
数据格式：CSV格式，文件名为testcsv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，是对泰坦尼克号乘客数据的整理和补充。该数据集已进行预处理，缺失值（NaN）已进行处理。
该数据集适合用于探索乘客特征与生存率之间的关系，以及构建预测模型。
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、社会学研究以及灾难事件中的生存因素研究。
行业应用：可以为保险行业提供风险评估的数据支持，或者为邮轮行业提供乘客安全策略的参考。
决策支持：支持灾难应对策略的制定和风险管理。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训数据，帮助学生理解数据处理、特征工程和模型构建流程。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并构建预测模型，从而提升预测准确性。
