本文目录导读：
泰坦尼克号，这艘被誉为“不沉的巨轮”，在1912年4月14日撞上冰山后沉没，造成了1500多人死亡的悲剧，近年来，随着大数据和人工智能技术的飞速发展，数据挖掘成为了解决各类问题的重要手段，本文将以泰坦尼克号为例，运用数据挖掘技术，深入分析这起历史悲剧背后的原因，揭示其背后的惊人真相。
数据来源与预处理
1、数据来源
本文所使用的数据来源于多个渠道，包括泰坦尼克号乘客名单、船员名单、遇难者名单、船体结构参数、船员职位分布等。
2、数据预处理
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在数据预处理阶段，我们对原始数据进行清洗、去重、填补缺失值等操作，以确保数据的准确性和完整性。
数据挖掘方法
1、关联规则挖掘
关联规则挖掘是一种常用的数据挖掘方法，旨在找出数据集中不同属性之间的关联关系，本文通过关联规则挖掘，分析了乘客的性别、年龄、船舱等级、船员职位等因素与生存率之间的关系。
2、聚类分析
聚类分析是一种将数据分为若干个类别的方法，旨在发现数据中的内在结构，本文运用K-means聚类算法，对乘客数据进行分析，找出具有相似特征的乘客群体。
3、生存分析
生存分析是一种用于研究生存时间或事件发生时间的统计方法，本文运用Cox比例风险模型，分析了影响乘客生存率的因素。
结果分析
1、关联规则挖掘结果
通过关联规则挖掘，我们发现以下关联规则：
（1）女性乘客的生存率高于男性乘客。
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（2）年龄较大的乘客生存率较低。
（3）头等舱乘客的生存率高于二等舱乘客。
2、聚类分析结果
通过聚类分析，我们将乘客分为以下三个群体：
（1）高风险群体：年龄较大、船舱等级较低、船员职位较低的乘客。
（2）中风险群体：年龄中等、船舱等级中等、船员职位中等的乘客。
（3）低风险群体：年龄较小、船舱等级较高、船员职位较高的乘客。
3、生存分析结果
通过生存分析，我们发现以下影响因素：
（1）性别：女性乘客的生存率高于男性乘客。
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（2）年龄：年龄较大的乘客生存率较低。
（3）船舱等级：头等舱乘客的生存率高于二等舱乘客。
（4）船员职位：船员职位较高的乘客生存率较高。
通过对泰坦尼克号数据的挖掘与分析，我们揭示了以下惊人真相：
1、性别、年龄、船舱等级、船员职位等因素对乘客的生存率有显著影响。
2、泰坦尼克号沉没事件中，女性乘客、年龄较小的乘客、头等舱乘客和船员职位的乘客生存率较高。
3、泰坦尼克号沉没事件暴露出当时社会的不公和歧视现象，如船员与乘客待遇的不平等。
4、数据挖掘技术有助于我们从历史事件中汲取教训，为未来类似事件提供借鉴。
通过对泰坦尼克号数据的挖掘与分析，我们不仅揭示了历史悲剧背后的惊人真相，还为数据挖掘技术在历史研究中的应用提供了有益的参考。
标签： #泰坦尼克号数据挖掘案例分析
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