泰坦尼克号乘客生存预测测试数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionTestDataset-apachewinchester
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, 数据集, 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：数据记录了泰坦尼克号沉船事件发生时的乘客信息，数据未明确标注时间，但可以推断为1912年。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的多种属性，如乘客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）、船票号码（Ticket）、票价（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）。
数据格式：CSV格式，文件名为testcsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，是用于测试预测模型的数据集。
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：适用于灾难事件、社会学、历史学等领域的研究，分析影响乘客生存的关键因素。
行业应用：可以用于开发和评估生存预测模型，例如保险行业中的风险评估，或者在灾难救援中用于辅助决策。
决策支持：支持对历史事件的分析，为未来的灾难应对和风险管理提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训数据，帮助学生理解数据分析流程，构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索乘客属性与生存之间的关系，构建预测模型，并评估不同模型的性能。
