泰坦尼克号乘客生存预测测试数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionTestDataset-riyakapoor
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 乘客信息, 生存预测, 机器学习, 数据分析, 历史事件, 灾难, 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，用于构建预测乘客生存的模型。主要特征如下：
时间跨度：数据来源于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，主要涉及大西洋海域。
数据维度：数据集包括乘客ID（PassengerId）、乘客等级（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、堂兄弟/姐妹同船人数（SibSp）、父母/子女同船人数（Parch）、船票号码（Ticket）、船票价格（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名包含testcsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是泰坦尼克号生存预测竞赛的一部分，已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于研究乘客生存概率的影响因素，以及开发机器学习预测模型。
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、社会学研究、以及灾难事件中生存概率影响因素的分析。
行业应用：可用于构建预测模型，例如在保险行业中评估风险，或在紧急救援中进行资源分配。
决策支持：支持对历史事件的深入理解，为未来的灾难预防和应急响应提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的案例研究，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的个人特征与生存之间的关系，并构建预测模型，例如预测乘客在沉船事件中的生存概率。
