泰坦尼克号乘客年龄预测数据集TitanicPassengerAgePrediction-emmanueloteng
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 乘客数据, 年龄预测, 生存分析, 数据挖掘, 机器学习, 历史事件, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人属性，包括年龄、性别、社会阶层等。主要特征如下：
时间跨度：数据对应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，涉及不同国家和地区。
数据维度：数据集包含乘客ID、船舱等级、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、票价和登船港口等字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据集来源于Kaggle公开数据集，用于预测乘客的生存情况和进行数据分析。
该数据集适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，以及进行年龄预测等任务。
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、生存分析、以及社会学研究等领域。
行业应用：可以为保险行业提供数据支持，用于风险评估和客户画像分析。
决策支持：支持社会政策制定，例如了解不同社会群体在灾难中的生存差异。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、以及历史学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析方法和历史事件。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，构建预测模型，并深入理解泰坦尼克号事件。
