泰坦尼克号乘客生存预测测试数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionTestDataset-kimmin00
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, 数据集
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，用于测试乘客生存预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及英国、欧洲及北美地区。
数据维度：数据集包括乘客的身份标识（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）、船票号码（Ticket）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等字段。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，为公开数据集。该数据集已进行基本的数据清洗和整理。
该数据集适合用于预测乘客生存、探索影响生存的因素以及评估预测模型的性能。
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、社会学研究等领域，以及探索影响生存的关键因素。
行业应用：可以应用于保险行业、风险评估等领域，用于构建风险预测模型。
决策支持：为灾难事件的应急管理和救援策略提供数据支持。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，构建生存预测模型，并评估不同模型的性能。
