本文目录导读：
泰坦尼克号沉船事件是人类历史上最为悲惨的海难之一，1912年4月14日，这艘被誉为“永不沉没”的巨轮在北大西洋撞上冰山后沉没，造成1500多人丧生，近年来，随着大数据时代的到来，数据挖掘技术逐渐成为研究历史事件的重要手段，本文通过对泰坦尼克号乘客数据进行挖掘分析，揭示乘客命运之谜，为读者呈现一个全面、立体的历史画卷。
数据来源及预处理
1、数据来源
本文所使用的数据来源于泰坦尼克号乘客名单数据库，该数据库包含了乘客的基本信息、舱位等级、国籍、年龄、性别等数据。
2、数据预处理
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（1）数据清洗：去除重复数据、缺失值、异常值等，保证数据质量。
（2）数据转换：将年龄、舱位等级等数值型变量转换为分类变量，便于后续分析。
（3）数据标准化：对数据进行标准化处理，消除量纲影响，便于比较。
数据挖掘方法
1、描述性统计分析
通过对乘客数据进行描述性统计分析，了解乘客的整体特征，为后续分析提供基础。
2、生存分析
生存分析是研究事件发生时间和概率的一种统计方法，本文采用生存分析方法研究乘客在沉船事件中的生存概率。
3、关联规则挖掘
关联规则挖掘用于发现数据中的关联关系，本文通过挖掘乘客信息之间的关联规则，揭示乘客命运之谜。
4、机器学习
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利用机器学习算法对乘客数据进行分类，预测乘客在沉船事件中的生存概率。
结果与分析
1、描述性统计分析
（1）性别比例：男性乘客占比约为61%，女性乘客占比约为39%。
（2）年龄分布：乘客年龄主要集中在20-40岁之间，其中25-35岁年龄段占比最高。
（3）舱位等级：头等舱乘客占比约为23%，二等舱乘客占比约为28%，三等舱乘客占比约为49%。
2、生存分析
通过生存分析发现，女性乘客的生存概率显著高于男性乘客，头等舱乘客的生存概率显著高于其他舱位乘客。
3、关联规则挖掘
（1）舱位等级与生存概率：头等舱乘客的关联规则置信度为90%，表示头等舱乘客在沉船事件中的生存概率较高。
（2）性别与生存概率：女性乘客的关联规则置信度为85%，表示女性乘客在沉船事件中的生存概率较高。
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4、机器学习
通过机器学习算法对乘客数据进行分类，预测乘客在沉船事件中的生存概率，结果与生存分析结果基本一致。
通过对泰坦尼克号乘客数据进行挖掘分析，本文得出以下结论：
1、女性乘客在沉船事件中的生存概率显著高于男性乘客。
2、头等舱乘客在沉船事件中的生存概率显著高于其他舱位乘客。
3、数据挖掘技术能够有效揭示历史事件中的规律，为研究历史事件提供新的思路。
展望
随着数据挖掘技术的不断发展，未来可以进一步挖掘泰坦尼克号沉船事件中的其他信息，如乘客之间的社会关系、船只的运行状态等，以期为历史研究提供更加全面、深入的了解，数据挖掘技术还可以应用于其他历史事件的研究，为历史学、社会学等领域提供新的研究方法。
标签： #泰坦尼克号数据挖掘分析报告
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