泰坦尼克号乘客生存预测测试数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionTestDataset-subraminion
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, 机器学习, 数据分析, 预测模型, 灾难事件, 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：数据基于1912年泰坦尼克号沉船事件，记录了该事件中乘客的个体信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及从英国出发，途经大西洋的航线。
数据维度：包括乘客ID（PassengerId）、乘客等级（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶同行人数（SibSp）、父母子女同行人数（Parch）、船票号码（Ticket）、票价（Fare）、客舱号（Cabin）、登船港口（Embarked）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为test.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，为公开数据集，经过了基本的清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测、数据探索和机器学习模型的构建。
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、生存预测算法研究等领域，以及探索影响生存的关键因素。
行业应用：可以用于风险评估、保险精算等领域，以及为灾难事件中的人员管理提供参考。
决策支持：支持构建乘客生存预测模型，辅助进行灾难应对策略的制定。
教育和培训：作为数据科学与机器学习课程的实训素材，帮助学生理解数据分析流程和模型构建方法。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升对历史事件的理解和预测能力。
