泰坦尼克号乘客生存预测缺失值处理数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionMissingValueHandlingDataset-anmolgirase
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 缺失值处理, 数据清洗, 机器学习, 泰坦尼克数据集, 数据分析, 特征工程
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征与生存情况，并重点关注了缺失值的处理方法。主要特征如下：
时间跨度：数据源于泰坦尼克号沉船事件，时间为1912年。
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：数据集包含12个字段，包括PassengerId（乘客ID）、Survived（是否生存）、Pclass（乘客等级）、Sex（性别）、Age（年龄）、SibSp（兄弟姐妹/配偶同船人数）、Parch（父母/子女同船人数）、Ticket（船票号码）、Fare（船票价格）、Cabin（客舱号码）、Embarked（登船港口）。其中，Age和Cabin字段包含缺失值，为缺失值处理提供了实例。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析与模型构建。数据集中已包含了缺失值，适合用于演示和实践缺失值处理技术。
来源信息：该数据集通常来源于Kaggle等数据科学竞赛平台，是数据科学领域常用的入门级数据集。
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：适用于数据清洗、缺失值处理、特征工程等数据预处理技术的学术研究。
行业应用：为数据分析师、机器学习工程师提供实用的数据集，用于学习和实践数据预处理流程。
决策支持：支持构建乘客生存预测模型，为灾难应对与风险评估提供数据支持。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的教学案例，帮助学生理解数据预处理的重要性。
此数据集特别适合用于探索缺失值对模型性能的影响，以及不同缺失值处理方法的效果对比，帮助用户提升数据处理能力，构建更准确的预测模型。
