泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-mayadaelsayed1
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客数据, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 数据集, 历史事件
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的详细信息，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，主要为跨大西洋航线的乘客。
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）、同伴数量（SibSp, Parch）、船票信息（Ticket）、票价（Fare）、舱位（Cabin）和登船港口（Embarked）等多个维度。
数据格式：CSV格式，包含两个文件，分别为testcsv和titaniccsv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的泰坦尼克号数据集，常用于机器学习入门练习和数据分析研究。
该数据集适合用于生存预测、乘客特征分析和模型构建。
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、社会学、统计学等领域的研究，例如分析不同乘客特征与生存概率之间的关系。
行业应用：可以应用于保险行业、灾难救援等领域，用于风险评估和策略制定。
决策支持：支持对于灾难事件中人员生存情况的预测，辅助决策制定。
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属性与生存之间的关系，以及构建预测模型，从而帮助用户了解灾难事件中的生存规律。
