泰坦尼克号乘客生存预测数值特征处理数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionNumericalFeatureHandlingDataset-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, 案例研究
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的模拟数据，用于演示和实践数值特征处理的方法。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，模拟泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据模拟泰坦尼克号乘客信息，地理范围限定于该事件涉及的乘客。
数据维度：包括“Age”（年龄）、“Fare”（票价）、“Family”（家庭成员数量）和“Survived”（是否生存，0代表未生存，1代表生存）四个关键字段，其中可能包含缺失值。
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：数据集源于机器学习实践案例，用于演示缺失值处理和特征工程。
该数据集适合用于数据预处理、缺失值填充、以及构建生存预测模型。
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：适用于数据科学和机器学习领域的教学与研究，例如缺失值处理方法比较、不同填充策略对模型性能的影响研究。
行业应用：为数据分析师和机器学习工程师提供实践案例，用于学习和应用数据预处理技术，提升数据分析能力。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生理解和掌握数据清洗、特征工程等技能。
此数据集特别适合用于探索缺失值对模型预测结果的影响，以及不同数值特征处理方法的效果评估，帮助用户提升数据处理和建模能力。
