泰坦尼克号乘客生存预测测试数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionTestDataset-anchal1999
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：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的个人信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉没事件发生时乘客的个人信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要来自欧洲和北美地区。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID（PassengerId）、乘客等级（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶数量（SibSp）、父母子女数量（Parch）、船票编号（Ticket）、票价（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等信息。
数据格式：CSV格式，包含testcsv文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据集来源于公开的泰坦尼克号乘客信息，已进行初步的整理和清洗。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和机器学习模型的构建与评估。
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、历史学和数据科学交叉领域的学术研究，如灾难事件中的生存分析、社会阶级与生存率的关系研究等。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，尤其是在灾难事件的风险预测和评估方面。
决策支持：支持相关领域的决策制定，例如灾难应急预案的制定和优化。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、统计学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析方法。
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，帮助用户理解和预测类似灾难事件中的生存情况。
