泰坦尼克号乘客生存预测测试数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionTestDataset-baekkwangsun
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：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的测试数据，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1912年泰坦尼克号沉船事件中的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及英国等欧洲国家。
数据维度：数据集包括乘客的身份识别号（PassengerId）、社会等级（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）、船舱号（Cabin）以及登船港口（Embarked）等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含testcsv-1.csv 和 traincsv.csv两个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，是泰坦尼克号数据集的一部分，用于构建预测模型。已进行数据清洗和预处理，缺失值以NaN表示。
该数据集适合用于生存预测建模、数据探索性分析和机器学习模型的训练与评估。
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、社会学研究和生存预测等领域，例如分析不同因素对生存的影响。
行业应用：为数据科学和机器学习领域提供实践案例，例如构建预测模型、评估不同算法的性能。
决策支持：支持在灾难事件中进行风险评估和资源分配。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生理解数据分析流程和建模方法。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，并构建预测模型，从而提升对灾难事件的理解和应对能力。
