泰坦尼克号乘客生存预测数值处理数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionNumericalHandlingDataset-anmolgirase
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 数据预处理, 数值填充, 缺失值处理, 机器学习, 数据分析, 变量分析
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的生存信息以及相关特征，用于演示和实践数值变量的处理方法。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，时间跨度较短。
地理范围：数据主要涉及泰坦尼克号乘客，地理范围限定为沉船事件发生地及乘客来源地。
数据维度：数据集包含四个主要字段：Age（年龄），Fare（票价），Family（家庭成员数量），Survived（是否生存，0代表未生存，1代表生存）。
数据格式：CSV格式，文件名为titanic_toy.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的泰坦尼克号数据集，并进行了简化，用于教学和演示目的。数据集已进行了初步的缺失值模拟。
该数据集特别适合用于数据预处理、缺失值处理和机器学习模型的构建和评估。
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：适用于数据预处理方法、机器学习算法在生存预测问题上的研究，如缺失值处理、特征工程等。
行业应用：可用于开发和改进乘客生存预测模型，为灾难应对和风险评估提供数据支持。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解数据预处理流程，掌握数值变量处理技巧。
此数据集特别适合用于探索不同数值处理方法对模型性能的影响，帮助用户深入理解数据预处理在机器学习中的重要性。
